深度学习人体动作识别

深度学习人体动作识别是一种重要的应用场景，可以应用于安防、游戏、健身等多个领域。本文将介绍一种基于深度学习的人体动作识别方法。

首先，我们需要获取人体动作的数据。一种常用的方式是使用3D传感器，比如Microsoft Kinect，来获取人体姿势的三维坐标数据序列。我们可以将每个关节的坐标作为输入，来训练我们的深度学习模型。同时，我们还需要为每个动作打上标签，这样才能让模型学会识别不同的动作。

接下来，我们使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）对数据进行处理。CNN是一种最常用的深度学习模型之一，它可以从输入中提取出重要的特征，并在不同时间步上进行建模。CNN通常用于处理图像、视频等数据，而我们现在处理的是人体动作序列数据。因此，我们需要对CNN进行适当调整。

在这种情况下，我们可以使用一种称为2D-CNN+LSTM的模型。2D-CNN用于处理单个关节的信息，而LSTM则用于将不同关节之间的信息相互作用起来。这种结构可以帮助模型捕获时间序列中的长期依赖关系。

以下是一个使用Python和Keras实现2D-CNN + LSTM的示例代码：

from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Flatten, Dense,
Activation from keras.layers.convolutional import Conv2D, MaxPooling2D from
keras.layers.recurrent import LSTM from keras.layers.wrappers import TimeDistributed model
= Sequential()

# 2D-CNN model.add(Conv2D(32, (3, 3), padding='same', input_shape=(num_frames,
num_joints, num_channels))) model.add(Activation('relu')) model.add(Conv2D(32,
(3, 3))) model.add(Activation('relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())

# LSTM model.add(LSTM(128, return_sequences=True)) model.add(LSTM(128))
model.add(Dense(num_classes)) model.add(Activation('softmax'))

# Compile the model model.compile(loss='