摘要：为改善人体行为识别任务中准确率低的问题，提出了一种基于批归一化的卷积神经网络（CNN）与长短期记忆(LSTM)神经网络结合的神经网络。CNN部分引入批归一化思想，将输入网络的训练样本进行小批量归一化处理，经过全连接之后，送入长短期记忆神经网络中。该算法采用时空双流网络模型结构，视频数据的RGB图像作为空间流网络输入，光流场图像作为时间流网络输入，再将时空双流网络各自得到的识别结果进行加权融合得到最终的行为识别结果。实验结果表明，本文设计的时空双流神经网络算法在人体行为识别任务上具有较高的识别准确率。
分类：期刊> 自然科学与工程技术> 信息科技> 无线电电子学
收录：统计源期刊(中国科技论文优秀期刊) > 知网收录(中) > 维普收录(中) > 万方收录(中) > JST 日本科学技术振兴机构数据库(日) > 国家图书馆馆藏 > 上海图书馆馆藏
关键词：行为识别 批归一化 长短期记忆神经网络 深度学习
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
