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作者：潮洛蒙;
单位：内蒙古农业大学;
摘要：为高效筛选人体异常动作关键信息，实现人体异常动作多视角识别，文中提出关键帧定位下人体异常动作多视角识别方法。该方法首先构建了人体骨架序列的全局与分区空间模型，通过关节点三维坐标及相邻帧位置变化公式，精准描述人体动作的空间特征；然后依据人体运动特性，计算关节点的速度与加速度，设定阈值筛选异常关键帧，实现人体异常动作关键帧定位；最后将异常动作关键帧定位后的人体动作视频图像帧序列输入到嵌入三维残差网络的LSTM模型内，该模型利用三维残差网络捕捉人体异常动作多视角时空局部特征后，使用LSTM神经网络模型对人体异常动作多视角时空局部特征进行遗忘、筛选，并输出人体异常动作多视角识别结果。实验结果表明：该方法能够准确获取关节点空间变化信息，为多视角识别提供关键基础；可有效定位到人体动作视频图像序列内的异常动作关键帧，并在不同视角下有效识别人体异常动作，应用效果较为显著。
关键词：关键帧定位;;人体异常动作;;多视角识别;;LSTM模型;;人体骨架;;残差网络;;局部特征;;关节点
