Resumen

A través del reconocimiento y análisis de la información del movimiento humano, se puede obtener el estado real del movimiento del cuerpo humano. Sin embargo, la fusión multirrasgo del comportamiento humano tiene limitaciones en la precisión de reconocimiento y robustez. Combinado con el aprendizaje profundo por refuerzo, se estudia el reconocimiento del comportamiento humano mediante la fusión multirrasgo y se propone un algoritmo de reconocimiento del comportamiento humano mediante la fusión multirrasgo utilizando aprendizaje profundo por refuerzo. En primer lugar, se seleccionan varios conjuntos de datos de comportamiento humano típicos como datos de investigación en el conjunto de datos de referencia. En los conjuntos de datos seleccionados, la categoría de comportamiento contenida en cada video es el mismo comportamiento, y hay etiquetas de categoría. En segundo lugar, se construye el modelo de atención. En la red de aprendizaje profundo por refuerzo, se utiliza un área de muestreo pequeña como entrada del modelo. Finalmente, se estima la posición correspondiente del área visual siguiente según la información de la serie temporal obtenida después de la entrada.

• Materias:Inteligencia artificial Aplicación móvil Asistencia tecnológica a personas con discapacidad Tecnología en educación
• Subjects:Artificial intelligence Mobile application Technological assistance to people with disabilities Technology in education
• Palabras claves:Reconocimiento; Análisis; Información sobre el movimiento humano; Fusión de múltiples características; Aprendizaje profundo por refuerzo; Algoritmo
• Keywords:Recognition; Analysis; Human motion information; Multifeature fusion; Deep reinforcement learning; Algorithm