基于3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人體行為識別.pdf

1、人體行為識別是一個包括到計算機(jī)視覺和模式識別等領(lǐng)域的綜合性研究方向，在安防，智能交通和智能醫(yī)療等領(lǐng)域均有重要的應(yīng)用價值，因此近年來也逐漸受到相關(guān)學(xué)者越來越廣泛的研究。然而，人體作為一個生命體，與機(jī)械式的行為動作不同，其動作行為模式具有不可測性和多樣性，因此多年以來不同方向的研究學(xué)者一直在對各種方法進(jìn)行改進(jìn)研究，但是提出一種穩(wěn)健而又實(shí)時準(zhǔn)確的方法仍然是一個極具挑戰(zhàn)的系統(tǒng)工程。
　　本文復(fù)現(xiàn)了一種基于3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人體行為識別算法

2、。利用光流法實(shí)現(xiàn)對人體檢測和運(yùn)動估計，能夠在不知道場景的任何信息的情況下，檢測出運(yùn)動對象。算法在網(wǎng)絡(luò)的輸入為多維圖像時表現(xiàn)的更為明顯，特別是圖像可以直接作為網(wǎng)絡(luò)的輸入，減少了特征提取和需要重建數(shù)據(jù)的過程，使得對人體行為的識別更加準(zhǔn)確。
　　本文首先介紹了人體行為識別技術(shù)的研究背景與研究意義，并對國內(nèi)外在人體行為識別技術(shù)研究以及3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀做了介紹和對比。然后對本文復(fù)現(xiàn)的算法中運(yùn)動到的一些基礎(chǔ)理論知識做了詳細(xì)介紹，其中

3、包括圖像卷積與池化、運(yùn)動目標(biāo)檢測的理論方法以及softmax分類器的相關(guān)理論知識。接著文章介紹了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，詳細(xì)論述了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理和應(yīng)用，并對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線學(xué)習(xí)理論做了詳細(xì)介紹。隨后文章對基于3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人體行為識別的基本原理和架構(gòu)做出了詳細(xì)介紹，在此基礎(chǔ)之上，本文復(fù)現(xiàn)了一種基于3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人類行為識別方法，本算法基于光流法，具有提取特征代表性高、提取速度快和對環(huán)境抗干擾性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)，在理論驗(yàn)證和實(shí)際使用中可以達(dá)到較