LSTM 人体动作识别

LSTM（长短期记忆网络）在人体动作识别中起到了重要的作用。人体动作识别是一种使用人工智能从活动记录设备产生的原始数据中识别人类活动的方法。在动作识别中，首先需要在每一帧中定位身体的各个部位，并分析身体部位随时间的变化。这一过程可以使用Detectron2等工具来实现，通过观察视频中的一帧来输出身体姿态的关键点。接下来，利用LSTM网络对物体随时间的运动进行分析和预测。具体而言，将一组帧中的关键点发送到LSTM网络进行动作分类。LSTM网络是一种序列到序列的神经网络，能够对序列数据的每个时间步长进行不同的预测。通过使用LSTM网络，我们可以对人体动作进行准确的分类和识别。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [基于Detectron2和LSTM的人体动作识别](https://blog.csdn.net/weixin_38346042/article/details/124899933)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [基于LSTM-CNN的人体活动识别](https://blog.csdn.net/m0_46510245/article/details/125738957)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [MATLAB环境下基于深度学习的人体动作识别（Sequence-to-Sequence分类）](https://blog.csdn.net/weixin_39402231/article/details/127237218)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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