计算机应用

作者：杨世强, 罗晓宇, 乔丹, 柳培蕾, 李德信

单位：西安理工大学 机械与精密仪器工程学院, 西安 710048

关键词：隐马尔可夫模型,动作分割,动作识别,滑动窗口,动态规划

基金：国家自然科学基金资助项目（54175365）。

针对现有动作识别中对连续动作识别研究较少且单一算法对连续动作识别效果较差的问题，提出在单个动作建模的基础上，采用滑动窗口法和动态规划法结合，实现连续动作的分割与识别。首先，采用深度置信网络和隐马尔可夫结合的模型DBN-HMM对单个动作建模；其次，运用所训练动作模型的对数似然值和滑动窗口法对连续动作进行评分估计，实现初始分割点的检测；然后，采用动态规划对分割点位置进行优化并对单个动作进行识别。在公开动作数据库MSR Action3D上进行连续动作分割与识别测试，结果表明基于滑动窗口的动态规划能够优化分割点的选取，进而提高识别精度，能够用于连续动作识别。

来源：2019年第2期

《计算机应用》期刊编辑部

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