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【24h】

Indoor Actions Classification Through Long Short Term Memory Neural Networks

机译:通过长期短期记忆神经网络进行室内动作分类

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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:这项工作提出了一个基于递归深度神经网络的系统,以对在室内环境中执行的动作进行分类。放置在房间中的RGBD和红外传感器用作数据源。用户所居住的智能环境可以适应他/她的需求。

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