基于深度神经网络的人体动作识别方法.pdf

《基于深度神经网络的人体动作识别方法》这篇文章探讨了一种创新的人体动作识别技术，它主要解决了静态图像中人体动作种类多样且识别准确率低的挑战。文章指出，传统的识别方法在处理复杂动作时往往表现不佳，而深度神经网络（DNN）的引入则为这个问题提供了新的解决方案。 文章的核心是利用深度神经网络，特别是改进版的GoogLeNet模型，进行人体动作识别。GoogLeNet模型是一种深度卷积神经网络，因其在图像识别任务上的高效性能而闻名。作者通过迁移学习的方法优化了GoogLeNet，使其在预训练后能够更好地理解和表达行为个体的不同姿势。迁移学习的概念在于，利用已训练好的模型（如在ImageNet数据集上预训练的GoogLeNet）的基础知识，对新的任务（如人体动作识别）进行快速有效的学习。 在识别过程中，文章采用了逻辑回归多分类策略，结合Softmax分类器实现动作的多类别区分。逻辑回归是一种广泛用于分类任务的统计方法，而Softmax函数则常用于多分类问题，它可以将网络的输出转化为概率分布，从而确定最可能的类别。 为了验证这种方法的有效性，作者构建了一个动作识别模型应用系统，并在MATLAB2017平台上进行了测试。通过对公开图像数据集PPMI的实验，他们得出了图像的平均识别率，结果显示，这种方法在识别精度上表现出色，证明了基于GoogLeNet的深度学习模型在人体动作识别领域的应用潜力和有效性。 本文提出了一种基于深度神经网络的高效人体动作识别技术，它有效地提升了静态图像中人体动作的识别准确率。这种方法不仅对于计算机视觉领域，特别是在人机交互、视频检索、视觉监控等领域具有重要价值，也为未来更复杂、更具挑战性的动作识别研究奠定了基础。同时，通过迁移学习和Softmax分类的结合，也展示了深度学习在解决实际问题时的灵活性和适应性。