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針對(duì)人體動(dòng)作識(shí)別中時(shí)空特征提取問題，提出一種基于層次時(shí)間記憶（ HTM）架構(gòu)的深度學(xué)習(xí)模型，用來提取圖像幀的時(shí)空特征。將圖像幀構(gòu)建成樹型節(jié)點(diǎn)層次結(jié)構(gòu)，在每一層中，通過歐氏距離分組來提取圖像樣本的空間特征，利用時(shí)間鄰接矩陣提取樣本的時(shí)間特征，利用置信傳播方法將各層局部特征組進(jìn)行匯總歸類，得到整體特征組，作為該圖像幀的時(shí)空特征。此外，在節(jié)點(diǎn)操作中引入張量代數(shù)，從而避免出現(xiàn)高維特征，將特征送入支持向量機(jī)（SVM）分類器進(jìn)行識(shí)別分類。在MSR Gesture 3D和KTH動(dòng)作數(shù)據(jù)庫(kù)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的方法能夠有效提取出高分類性能的時(shí)空特征，分類準(zhǔn)確率高于其他幾種較新的方法。
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