双流融合的动作识别方法研究

摘要

为了有效改善传统动作识别方法中输入数据信息单一导致的识别率偏低等问题,提出一种结合视频数据和骨骼数据的双流融合方法.基于两种不同的深度学习网络,分别对视频数据与骨骼数据进行识别并将两者输出的概率加以融合,实现信息融合效果.在公开数据集NTU RGB+D上进行测试,达到83.76％的识别精度.该方法在一定程度上实现了不同数据的信息融合,能较为准确地区分出动作类别.