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使用3DCNN和卷积LSTM进行手势识别学习时空特征
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使用3DCNN和卷积LSTM进行手势识别学习时空特征
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资源评论
使用3DCNN和LSTM和双向LSTM进行早期动作预测-研究论文
事前预测和识别可疑活动是非常有益的，因为它可以增强对视频监控摄像机的保护。 在执行之前检测和预测人类的动作具有多种用途，例如自动机器人，监视和医疗保健。 本文的主要重点是监视视频中人为行为的自动识别。 3DCNN（3维卷积神经网络）基于3D卷积，在那里捕获了多个相邻帧中编码的运动信息。 3DCNN与Long short team memory（LSTM）和双向LSTM相结合，可根据对视频流中事件的
利用tensorflow实现3DCNN
4星 · 用户满意度95%
Tensorflow 3D CNN
基于三维卷积和卷积LSTM的多模态手势识别
手势识别的目的是识别人体有意义的动作，在智能人机交互中至关重要。本文提出了一种基于三维卷积和卷积长短时记忆(LSTM)网络的多模态手势识别方法。该方法首先通过三维卷积神经网络学习手势的短期时空特征，然后在提取的短期时空特征的基础上，通过卷积LSTM网络学习长期时空特征。此外，我们评估了多模态数据之间的微调，我们发现，当没有预先训练的模型存在时，它可以被视为一种可选的技能，以防止过拟合。在ChaLe
卷积LSTM代码
tensorflow 实现卷积LSTM，参见文章Convolutional LSTM Network: A Machine Learning Approach for Precipitation Nowcasting
基于deap数据集的脑电情绪识别（2DCNN和LSTM）
5星 · 资源好评率100%
基于deap数据集的脑电情绪识别，模型采用的是二维CNN，LSTM作对比。 代码写的很简单，适合新手。
TensorFlow入门：使用卷积网络模型实现手势识别
tensorflow框架下构建训练一个简单的3层卷积神经网络实现分类问题
时空卷积特征与嵌套LSTM用于面部表情识别
时空卷积特征与嵌套LSTM用于面部表情识别
CNN_Gesture-master_CNN_手势样本_手势识别_citizenbx8_卷积神经网络手势识别_
卷积神经玩过实现手势识别，通过采集、训练样本集达到对训练过手势的识别
论文研究-结合肤色模型和卷积神经网络的手势识别方法.pdf
在手势识别研究过程中，人工选取特征...实验结果表明，卷积神经网络（CNN）方法能够有效进行特征学习，在不同数据集下对手势的平均识别率都达到95%以上，与传统方法进行对比实验，表明该方法具有较高的识别率和实时性。
CNN-LSTM混合模型用于台风形成预报
台风是一种极端天气事件，每年夏天都会对沿海地区的城市经济造成重大损失。 预测台风的形成和强度以对台风灾害进行预警是非常重要的。 传统的基于流体理论的数值预报模型仍然很难准确地预测台风强度。 一些研究尝试使用机器倾斜方法来预测台风的形成和强度，但是他们并未考虑台风形成变量之间的时空关系。 在这里，我们提出了一个混合的CNNLSTM模型来学习大气和海洋变量的时空相关性。 我们的CNN-LSTM模型引入
GestureRecognition-PyTorch:动作识别网络-CNN + LSTM
手势动作识别 微调预训练的CNN模型（AlexNet，VGG，ResNet），然后微调LSTM。 该网络应用于手势控制无人机。 训练： 下载直升机编组数据集： : usp 将数据集放在/data文件夹下 运行培训代码并指定数据文件夹的路径 python basic_lstm.py ../data 测试： 使用具有指定型号的网络摄像头运行在线测试代码： cd testing python
用于3D动作识别和检测的基于空时注意力对的LSTM网络
Human action analytics has attracted a lot of attention for decades in computer vision. It is important to extract discriminative spatio-temporal features to model the spatial and temporal evolutions
TS-LSTM:使用TS-LSTM模型的基于骨架的动作识别
使用时间滑动LSTM网络的3D人类行为理解 这是Ensemble TS-LSTM v1，v2和v3模型的Tensorflow实现，该论文来自论文和论文 。 您可以在或前一篇论文的。 这也是论文中的通用时间滑动LSTM（TS-LSTM）模型的Tensorflow实现。 广义的TS-LSTM网络由多个TS-LSTM模块组成，并且可以由超参数控制，例如L-STM窗口大小，时间跨度和TS-LSTM模块的
3D-CNN-3D-images-Tensorflow.zip
3D-CNN-3D-images-Tensorflow.zip,基于cnn（卷积神经网络）的三维图像分类,3D建模使用专门的软件来创建物理对象的数字模型。它是3D计算机图形的一个方面，用于视频游戏，3D打印和VR，以及其他应用程序。
python课程设计大作业—PyTorch实现图像识别基于卷积神经网络的识别方法RMB.zip
python课程设计大作业—PyTorch实现图像识别基于卷积神经网络的识别方法RMB。已获导师指导并通过的高分项目。 python课程设计大作业—PyTorch实现图像识别基于卷积神经网络的识别方法RMB。已获导师指导并通过的高分...
基于CNN卷积神经网络的手势识别系统.pdf
基于CNN卷积神经网络的手势识别系统.pdf
论文研究-基于卷积-LSTM网络的广告点击率预测模型研究.pdf
该模型使用卷积神经网络提取高影响力特征，并通过LSTM神经网络的时序性进行预测分类。实验结果证明：与浅层模型或单一结构的神经网络模型相比，基于卷积-LSTM的混合神经网络模型能有效提高广告点击事件的预测准确率...
ConvLSTM:使用Keras进行卷积LSTM进行视频分割
转换STM 使用Keras进行卷积LSTM进行视频分割。 数据应作为一组视频（mp4格式）在单独的文件夹中提供，并在文件名中带有后缀_label的...使用卷积LSTM（中间）和仅卷积（顶部）进行超声视频序列和相应图像分割的示例
深度学习基于卷积神经网络的语音识别系统源代码.zip
4星 · 用户满意度95%
深度学习基于全卷积神经网络的语音识别系统源代码。 本项目使用基于卷积神经网络实现。 通过下载复制以后，需要将datalist目录下的文件全部拷贝到dataset目录下，也就是将其跟数据集放在一起。 $ cp -rf datalist/*...
Gesture-recognition-using-CNNLSTM:使用GRIT数据集，构建了将2D CNN与LSTM相结合的模型，以从webCam视频提要中执行实时手势识别。 也使用LSTM建立了使用3D CNN的另一个模型
使用手势识别的CNNLSTM 使用GRIT数据集，构建了将2D CNN与LSTM相结合的模型，以从webCam视频提要中执行实时手势识别。 也使用LSTM建立了使用3D CNN的另一个模型。 目标 构建能够实时检测视频中手势的计算机视觉深度学习模型。 模型应能够在低端设备上运行。 （没有GPU） 模型应该可以快速训练（30分钟内进行训练） 在每个手势动作中使用有限的样本来提取可用的准确性。
3D 卷积神经网络：将任意 2D CNN 扩展为 3D CNN，扩展了 Mathworks 大部分官方预训练权重模型的通用性！-matlab开发
将任何 2D CNN 扩展到 3D CNN，以用于动作识别等研究。 它为 Mathworks 的大多数官方预训练权重模型扩展了多功能性！ （ https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/fileexchange/?q=profileid:8743315 ）
CNN-3D-images-Tensorflow：使用CNN（卷积神经网络）进行3D图像分类
5星 · 资源好评率100%
使用Tensorflow的CNN 3D图像 目标：使用CNN（卷积神经网络）进行MRI分类任务 代码依赖关系：Tensorflow 1.0，Anaconda 4.3.8，Python 2.7 从3D医学图像学习模型的困难 数据大小太大。 例如218x182x218或256x256x40 数据数量有限。 换句话说，训练规模太小。 所有图像看起来都非常相似，并且主体之间只有细微的差别。 可能的
video-classification-3d-cnn-pytorch：使用3D ResNet的视频分类工具
使用3D ResNet进行视频分类 这是使用训练的3D ResNet进行视频（动作）分类的pytorch。 在Kinetics数据集上训练了3D ResNet，该数据集包括400个动作类。 此代码将视频用作输入，并在得分模式下输出每16帧的班级名称和预测班级得分。 在功能模式下，此代码每16帧输出512个暗角的功能（在全局平均池化之后）。 提供此代码的Torch（Lua）版本。 要求 conda
3DCNN一篇经典论文
论文
论文研究-基于多流CNN-LSTM网络的群体情绪识别.pdf
针对群体情绪识别准确率的问题，结合卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM），提出一种多流CNN-LSTM网络模型学习群体情绪的静态和动态特征。以视频序列的原始图像、视觉显著图形和叠加的光流图像分别作为三个...
convlstm.rar_ConvLSTM_ConvLstm、_conlstm实现分类_convlstm代码_卷积LSTM实现
实现卷积lstm的代码，也是从网上找的，大家可以参考
Android-基于卷积神经网络的数字手势识别安卓APP识别数字手势0-10
一个基于卷积神经网络的数字手势识别APP（安卓），主要功能为：通过手机摄像头识别做出的数字手势，能够识别数字0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 对应的手势。
matlab手写卷积神经网络人脸识别
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基于肤色特征和卷积神经网络的手势识别方法.pdf
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