文档名：基于卷积神经网络的时空权重姿态运动特征提取算法
在传统姿态运动特征提取过程中存在有效提取效率低的问题,于是提出了基于卷积神经网络(convolutionalneuralnetwork,CNN)算法的时空权重姿态运动特征提取算法.针对所选择的运动时空样本,提取相应的时空运动关键帧并以静态图像的形式输出;采取运动目标检测、图像增强等多项措施完成初始运动图像的预处理工作;借助CNN将运动特征矢量化;采用时空权重自适应插值方法减少运动边缘检测误差,从姿态边缘特征和姿态运动时空特征两方面实现姿态运动特征提取,并输出提取结果.与传统算法进行对比实验的结果表明,所提出的算法在有效特征数量方面得到了提升.
作者：郑长亮 庞明
作者单位：常熟理工学院体育部江苏常熟215500哈尔滨工程大学自动化学院,黑龙江哈尔滨150001
母体文献：CCF第35届中国计算机应用大会论文集
会议名称：CCF第35届中国计算机应用大会
会议时间：2020年10月16日
会议地点：湖北襄阳
主办单位：中国计算机学会
语种：chi
分类号：
关键词：人体运动 姿态识别 特征提取 卷积神经网络
在线出版日期：2022年9月21日
基金项目：
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