基于改进3D卷积神经网络的行为识别.pdf

"基于改进3D卷积神经网络的行为识别" 本文总结了基于改进的3D卷积神经网络在行为识别中的应用。该方法通过将3D卷积核拆分成空间域和时间域两种卷积核，形成两个数据流进行交互，并引入残差网络以优化网络结构，减少参数设置。实验结果表明，该方法可以提高训练速度，降低硬件要求，并广泛应用于智能机器人领域。 行为识别是机器学习和计算机视觉领域的重要研究方向，旨在通过视频流数据识别和分类人类行为。然而，基于视频的人体行为识别中存在视频流数据过大、3D卷积核参数设置过多、训练时间较长、调参困难等问题。 为了解决这些问题，研究者们提出了基于改进的3D卷积神经网络的行为识别方法。该方法的核心思想是将3D卷积核拆分成空间域和时间域两种卷积核，形成两个数据流进行交互。这种方法可以减少参数设置，提高训练速度，并保持行为识别的准确性。 在实验中，该方法应用于KTH和UCF101两个行为识别数据集上，实验结果表明，该方法可以提高训练速度，降低硬件要求，并保持行为识别的准确性。具体来说，该方法可以将训练速度提高7.5%~7.8%，并保持行为识别的准确性在96.2%和90.7%之间。 此外，该方法还可以广泛应用于智能机器人领域。随着机器人技术的发展，机器人需要具备越来越多的智能能力，例如人体行为识别、物体识别、情感识别等。基于改进的3D卷积神经网络的行为识别方法可以为机器人提供更加智能和高效的识别能力，从而提高机器人的智能化程度。 本文总结了基于改进的3D卷积神经网络在行为识别中的应用和优势，该方法可以提高训练速度，降低硬件要求，并广泛应用于智能机器人领域。