Resumen

El objetivo es estudiar el modo de enseñanza interactiva de la tecnología de reconocimiento de la acción humana en la enseñanza de la música y la danza bajo visión por ordenador. Se establece el sistema de detección y reconocimiento de acciones humanas basado en una red neuronal convolucional (CNN) tridimensional (3D). A continuación, se propone un modelo de reconocimiento de acciones humanas basado en el canal dual a partir de la CNN, y se introduce en el modelo el mecanismo de atención visual que utiliza el canal diferencial entre fotogramas. Mediante experimentos, se comprueba el rendimiento del sistema en el proceso de reconocimiento de imágenes de danza humana basado en el conjunto de datos Kungliga Tekniska Högskolan (KTH). Los resultados muestran que el sistema de reconocimiento de acciones humanas por CNN 3D de doble canal puede alcanzar una alta precisión en las primeras rondas de entrenamiento tras añadir el canal de diferencia de fotogramas, el error puede reducirse rápidamente y la convergencia puede iniciarse con rapidez; la precisión de reconocimiento del sistema en el conjunto de datos KTH es del 96,6%, superior a la de otros métodos; para el kernel de convolución básico 3×3×3, el mejor rendimiento de la red de clasificación puede obtenerse adelantando 0,0091 segundos en el cálculo. De este modo, el sistema de reconocimiento CNN 3D de doble canal tiene una buena precisión de reconocimiento de la acción humana en el modo de enseñanza interactiva de la danza en la enseñanza de la música.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Data mining Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:modo de enseñanza interactivo, sistema de reconocimiento 3d cnn, buena precisión de reconocimiento de la acción humana, modelo de reconocimiento de la acción humana, sistema de reconocimiento de la acción humana, tecnología de reconocimiento de la acción humana, reconocimiento de la imagen de la danza humana, kungliga tekniska högskolan, núcleo convolucional básico, red neuronal convolucional
• Keywords:interactive teaching mode, 3d cnn recognition system, good human action recognition accuracy, human action recognition model, human action recognition system, human action recognition technology, human dance image recognition, kungliga tekniska högskolan, basic convolution kernel, convolutional neural network