计算机应用研究

作者：李玉鹏,刘婷婷,张良,

单位：中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室,天津300300；

关键词：深度信息,人体动作识别,深度学习,空间结构动态深度图,深度卷积神经网络,

基金：国家自然科学基金资助项目(61179045)；民航安全能力建设项目(20600523)；；

针对人体动作深度视频的四维信息映射到二维空间后，动作分类容易发生混淆的问题，提出一种基于深度学习的人体动作识别方法。首先构建空间结构动态深度图，将深度视频的四维信息映射到二维空间，进行信息降维处理；然后提出基于联合代价函数的深度卷积神经网络，结合交叉熵损失函数与中心损失函数作为联合代价函数，指导卷积层学习到更具分辨力的深度特征，以进行更精确的分类。在MSRDailyActivity3D和SYSU 3D HOI两个数据集的实验结果表明，与现有方法相比，该方法识别率得到了较明显的提升，验证了其有效性和鲁棒性。该方法较好地解决了动作分类容易发生混淆的问题。

来源：2020年第1期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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