| 双流融合的动作识别方法研究 |
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| 引用本文： | 孙于成.双流融合的动作识别方法研究[J].教育技术导刊,2021,20(1):58-62. |
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| 作者姓名： | 孙于成 |
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| 作者单位： | 安庆师范大学 计算机与信息学院，安徽 安庆 246133 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（11475003，61603003，11471093）；教育部科技发展中心“云数融合科教创新”基金项目（2017A09116）；安徽省高校优秀拔尖人才培育项目（gxbjZD26） |
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| 摘 要： | 为了有效改善传统动作识别方法中输入数据信息单一导致的识别率偏低等问题，提出一种结合视频数据和骨骼数据的双流融合方法。基于两种不同的深度学习网络，分别对视频数据与骨骼数据进行识别并将两者输出的概率加以融合，实现信息融合效果。在公开数据集NTU RGB+D上进行测试，达到83.76%的识别精度。该方法在一定程度上实现了不同数据的信息融合，能较为准确地区分出动作类别。
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| 关 键 词： | 动作识别 骨骼数据 视频数据 信息融合 |
| 收稿时间： | 2020-06-04 |
Research on Action Recognition Method of Dual-stream Fusion |
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| SUN Yu-cheng.Research on Action Recognition Method of Dual-stream Fusion[J].Introduction of Educational Technology,2021,20(1):58-62. |
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| Authors: | SUN Yu-cheng |
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| Institution: | School of Computer and Information， Anqing Normal University， Anqing 246133，China |
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| Abstract: | In order to effectively improve the problem of low recognition rate caused by single input data information in the traditional action recognition methods， based on previous work， this paper proposes a two-stream fusion method that combines video data and skeleton data. The two networks respectively identify skeleton data and video data and fuse the probabilities of the two outputs to achieve the effect of information fusion. This paper tests on the public data set NTU RGB+D to achieve a recognition accuracy of 83.76%. This method achieves the information fusion of different data to a certain extent. Compared with the traditional method， the recognition accuracy is improved better. |
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| Keywords: | action recognition skeleton data video data information fusion |
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