基于RNN的人体动作识别实验

基于RNN的人体动作识别实验是一种基于循环神经网络（RNN）的动作识别方法。该方法通过对人体动作的时间序列数据进行建模，从而实现对人体动作的识别。具体步骤如下：

1. 数据预处理：将采集到的人体动作数据进行预处理，包括去噪、滤波、降采样等操作，以提高数据的质量和减少计算量。

2. 特征提取：从预处理后的数据中提取特征，常用的特征包括时域特征和频域特征等。

3. 序列建模：将提取到的特征序列输入到循环神经网络中进行建模，以学习序列之间的关系。

4. 动作识别：根据模型输出的结果，判断输入的动作序列属于哪一类。

基于RNN的人体动作识别方法相比其他方法具有更好的时序建模能力，能够更好地捕捉动作序列之间的关系。同时，该方法还可以通过引入注意力机制等技术进一步提高识别性能。