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基于深度学习的特定目标情感分析方法研究
【机 构】
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东华大学
【出 处】
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东华大学
【发表日期】
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2021年01期
【基金项目】
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其他文献
随着深度卷积神经网络在图像处理及识别领域的成功表现,人体检测和姿态识别技术理论研究迎来了新的发展方向。基于深度神经网络的人体检测与姿态识别技术降低了对外界设备的需求,为一些场景应用提供强大的理论支撑。本文以乒乓球机器人系统为背景,设计深度学习模型,用于对击球人的人体位置检测和姿态识别及动作分析,并根据识别到的姿态序列建立分类模型,判断出击球运动动作类别,从而预判乒乓球的旋转类型及速度,以此控制乒乓
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人体动作识别是机器视觉范畴内的一个重要研究方向,目前在人机交互、医疗复健领域应用广泛,未来将在智能监控等方面持续发力。根据研究方法分类:第一种是基于特征工程的研究,第二种是基于深度学习的研究。由于光照和背景等因素无法显著影响骨骼数据的表现,因此骨骼数据在动作识别上的优势是显著的。本文以3D骨骼数据为基础,首先对动态时间规整算法进行改进,将提取到的特征表示为特征量矩阵,并应用逐行计算的DTW算法;随
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