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La tarea del reconocimiento del movimiento humano basado en vdeo es objeto de gran inters, y los resultados de sus investigaciones se han utilizado ampliamente en la interaccin inteligente persona-ordenador, la realidad virtual, la monitorizacin inteligente, la seguridad, el anlisis de contenidos multimedia, etc. El propsito de este estudio es explorar el reconocimiento de la accin humana en la escena del ftbol combinado con el aprendizaje de caractersticas multimodales relacionadas con la calidad. El mtodo utilizado en este estudio consiste en seleccionar BN-Inception como red de extraccin de caractersticas subyacente y utilizar un entorno no controlado y el mundo real para capturar los conjuntos de datos UCFl01 y HMDB51, y el preentrenamiento se lleva a cabo en el conjunto de datos ImageNet. La red de convolucin de profundidad espacial toma como entrada el fotograma de la imagen, y la red de convolucin de profundidad temporal toma como entrada el flujo ptico apilado para llevar a cabo la identificacin multimodal de la accin humana. En los resultados de la fusin de caractersticas multimodales, la precisin del conjunto de datos UCFl01 es generalmente alta, todas ellas superiores al 80%, y la ms alta es del 95,2%, mientras que la precisin del conjunto de datos HMDB51 es de alrededor del 70%, y la ms baja es slo del 56,3%. Se puede concluir que el mtodo de este estudio tiene mayor precisin y mejor efecto en la adquisicin de caractersticas multimodales, y la precisin del reconocimiento de caractersticas monomodales es significativamente menor que la del reconocimiento de caractersticas multimodales. Proporciona un mtodo eficaz para la caracterstica multimodal de reconocimiento de movimiento humano en la escena de ftbol o deportes.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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