摘要：基于深度學(xué)習(xí)的動(dòng)作識別是計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)等多學(xué)科的交叉研究課題,在體育比賽智能化、醫(yī)療看護(hù)、安防等領(lǐng)域有著廣闊應(yīng)用前景。本文簡述了三類動(dòng)作識別深度學(xué)習(xí)算法的近年研究現(xiàn)狀,即CNN-LSTM框架、3D卷積框架以及雙流網(wǎng)絡(luò)框架,并對國際上用于動(dòng)作識別的常用數(shù)據(jù)庫進(jìn)行簡單介紹;最后進(jìn)行了總結(jié)和展望。
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