基于深度神经网络的人体动作识别方法.pdf

随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在图像处理和模式识别领域的应用已经成为研究的热点。特别是在人体动作识别领域，这一技术的发展对于提高机器与人类交互的自然性和直观性具有重要意义。本文所探讨的是一种基于深度神经网络的人体动作识别方法，通过深入分析和改进现有的深度学习模型，该技术显著提高了静态图像中人体动作识别的准确率，为相关领域的研究和应用提供了新的思路和方法。 人体动作识别是计算机视觉中一个富有挑战性的研究课题。传统的人体动作识别方法依赖于手工设计的特征提取和分类算法，但当面对动作变化多端、环境复杂多变时，这些方法往往难以满足实际需求。深度神经网络的出现为解决这一问题提供了新的可能。深度神经网络通过模仿人脑神经网络的结构和功能，能够自动提取数据的复杂特征，并在多层网络结构中实现抽象表达，从而有效处理图像识别等任务。 在这篇文章中，作者选择了深度卷积神经网络GoogLeNet作为其研究的基础。GoogLeNet在图像识别领域有着显著的成果，其创新之处在于引入了“Inception”模块，这种模块能够在多个尺度上同时进行特征提取，大大提高了模型对图像特征的捕捉能力。作者在此基础上通过迁移学习进一步优化了GoogLeNet模型，使其在人体动作识别任务上表现出色。 迁移学习是一种能够将从大量数据中学习到的知识迁移到新的任务上的技术。在本文的场景中，作者将预先在ImageNet数据集上训练好的GoogLeNet模型，应用到人体动作识别任务中。由于ImageNet包含了数百万张图像和上千个类别，模型已经学习到了丰富的图像特征，这为迁移到动作识别提供了坚实的基础。通过在特定的人体动作数据集上进一步训练，模型可以迅速适应并提高对动作特征的理解和分类。 在多分类策略上，作者采用了逻辑回归与Softmax分类器相结合的方法。逻辑回归在处理二分类问题时效果显著，但在多类别问题中需要通过Softmax函数进行扩展。Softmax函数可以将逻辑回归的输出转化为概率形式，每个类别的概率值相加等于1，从而使得模型能够对多个动作类别进行有效区分。这种方法不仅提高了分类的准确性，而且在模型的训练和预测过程中显示出较高的效率。 为了验证该方法的效能，作者构建了一个动作识别模型，并在MATLAB2017平台上进行了大量的实验测试。通过在公开的动作图像数据集PPMI上进行实验，作者得出的平均识别率显示出该方法在识别精度上的优越性。实验结果表明，深度神经网络模型，尤其是经过迁移学习优化的GoogLeNet，对于人体动作的识别具有很高的准确性。 文章所提出的基于深度神经网络的人体动作识别方法具有重要的现实意义和应用价值。在人机交互、视频检索、视觉监控等领域，准确快速地识别出人的动作对于提升系统的智能化水平至关重要。此外，这一技术也对智能安全、健康监测、虚拟现实等新兴领域提供了技术支持，推动了这些领域的发展。 本文提出了一种创新的人体动作识别技术，利用改进的深度神经网络模型和结合迁移学习以及多分类策略，有效解决了静态图像中人体动作识别准确率低的问题。该技术不仅为计算机视觉领域的研究者提供了新的研究方向，也为实际应用提供了强大的技术支持。随着深度学习技术的不断进步，我们可以预见，未来的动作识别技术将会更加智能化、精准化，其应用场景也将更加广泛。