首页> 外文会议>International conference on image analysis and processing >Indoor Actions Classification Through Long Short Term Memory Neural Networks
【24h】

Indoor Actions Classification Through Long Short Term Memory Neural Networks

机译:室内行动通过长短短期记忆神经网络进行分类

获取原文

摘要

This work presents a system based on a recurrent deep neural network to classify actions performed in an indoor environment. RGBD and infrared sensors positioned in the rooms are used as data source. The smart environment the user lives in can be adapted to his/her needs.
机译:这项工作提出了一种基于经常性深神经网络的系统,以对在室内环境中进行分类的操作。位于房间的RGBD和红外传感器用作数据源。用户生活中的智能环境可以适应他/她的需求。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号