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Gait analysis and recognition prediction of the human skeleton based on migration learning

机译:基于迁移学习的人体骨骼的步态分析与识别预测

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摘要

Gait recognition is a hot topic in the computing. Different gaits have different characteristics. This paper predicts whether a person in an image or video is running or walking by capturing the behavior of a character in an image or video. In this paper, we identify the gait by adopting the method of transfer learning and inception -V3 neural network. At the same time, the paper uses the HMDB - a large human motion database and UCF sports actions video action data as the main data set. At the end, this will help predict if the characters in either the picture or video make a running or walking motion. Results show a significant increase in object detection performance in comparison to existing algorithms with the use of transfer learning neural networks adapted for mobile use. (C) 2019 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译:步态认可是计算中的热门话题。 不同的Gaits具有不同的特征。 本文通过捕获图像或视频中的字符行为来预测图像或视频中的人是否正在运行或行走。 在本文中,我们通过采用传输学习和初始-V3神经网络的方法来识别步态。 与此同时,本文使用HMDB - 一个大型人体运动数据库和UCF体育动作视频动作数据作为主要数据集。 最后,这将有助于预测图片或视频中的字符是否制作运行或步行运动。 结果表明,与使用转移学习神经网络的现有算法相比,对象检测性能显着增加,适用于移动使用。 (c)2019 Elsevier B.v.保留所有权利。

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