贵州大学学报(自然科学版)
OpenPose结合BP网络的行为检测方法
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北京市双一流建设项目资助(632833017)


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    采用OpenPose与BP网络相结合的方法对人体整体或局部行为进行分类检测,首先利用人体姿态估计算法获得人体骨架节点坐标数据,然后利用BP分类网络对节点坐标数据进行迭代训练与学习。检测不同整体行为的分类模型,训练准确率达100%,网络损失仅为0.091,实测各类准确率及总体准确率均达100%;检测局部行为的分类模型,训练准确率亦达100%,网络损失小于10-6,实测各类准确率及总体准确率均达100%;OpenPose与BP网络相结合的方法不仅可以实现不同整体行为或局部行为快速、准确的分类检测任务,同时还克服了传统行为检测方法的不足,能够实现更高效、更准确、更快速的分类检测。

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