[1]赵一丹,肖秦琨,高 嵩.基于模糊神经网络和图模型推理的动作识别[J].计算机技术与发展,2018,28(08):80-85.[doi:10.3969/ j. issn.1673-629X.2018.08.017]
　ZHAO Yi-dan,XIAO Qin-kun,GAO Song.Action Recognition Based on Fuzzy Neural Network and[J].,2018,28(08):80-85.[doi:10.3969/ j. issn.1673-629X.2018.08.017]
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基于模糊神经网络和图模型推理的动作识别()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
28
期数:
2018年08期
页码:
80-85
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
2018-08-10

文章信息/Info

Title:
Action Recognition Based on Fuzzy Neural Network and
文章编号:
1673-629X(2018)08-0080-06
作者:
赵一丹; 肖秦琨; 高 嵩
西安工业大学 电子信息工程学院,陕西 西安 710021
Author(s):
ZHAO Yi-dan; XIAO Qin-kun; GAO Song
School of Electronic Information Engineering,Xi’an University of Technology,Xi’an 710021,China
关键词:
动作识别; 模糊神经网络; 图模型; 推理; 概率
Keywords:
action recognition; fuzzy neural network; graph model; inference; probability
分类号:
TP301
DOI:
10.3969/ j. issn.1673-629X.2018.08.017
文献标志码:
A
摘要:
提出了一种基于模糊神经网络和图模型推理的人体动作识别方法。 该方法将模糊神经网络和概率图模型推理有效地结合起来,目的在于能够更加准确、容易地对复杂视频动作序列进行识别,获得较高的动作识别精度。 该方法由系统学习阶段和动作识别阶段两部分组成。 首先,在系统学习阶段,构建了一个动态语义识别的层次图模型结构:第一级是基于模糊神经网络的关键帧动作识别图模型,用于关键帧的动作识别;第二级是关键帧序列分类模型,用于关键帧序列的语义识别。 其次,在动作识别阶段,使用模糊神经网络和图模型推理算法进行动作识别,从而得到识别结果。 最后,通过对实验结果的分析比较可以看出,相比现有的人体动作识别方法,该方法具有更好的识别性能,识别结果精度更佳。
Abstract:
We propose a novel action recognition method based on fuzzy neural network and graph model (FNNGM). It combines the

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更新日期/Last Update: 2018-11-30