基于深度学习的人体行为识别技术研究

人体行为识别是计算机视觉领域研究的一个热点,为了提高视频中的人体行为识别的准确率,提出了一种基于3D卷积神经网络的行为识别方法,首先构建3D CNN模型,通过三维卷积核,来提取视频中人体行为的时-空域信息,最终并在UCF-101数据集上进行训练与测试,证明了该方法具有较好的识别效果。