基于CNN和LSTM的动作视频序列识别

资 源 简 介

基于CNN和LSTM的动作视频序列识别

详 情 说 明

动作视频序列识别是计算机视觉领域的重要应用，结合CNN和LSTM的混合网络架构能够有效捕捉时空特征。该技术主要分为两个关键阶段：

空间特征提取阶段 使用卷积神经网络处理视频帧，通过多层卷积和池化操作提取关键视觉特征。典型做法是对视频帧进行预处理后输入预训练模型如ResNet或3D-CNN，获取每帧的高层语义表示。

时序建模阶段 将CNN提取的帧特征序列输入LSTM网络，利用其门控机制学习动作在时间维度上的演变规律。双向LSTM结构可以同时考虑前后帧的上下文关系，显著提升对连续动作的识别准确率。

实际应用中需要注意视频采样率选择、数据增强策略以及时序对齐等问题。当前最优模型通常会在LSTM层后加入注意力机制，使网络能够聚焦于关键动作片段。这种架构已被广泛应用于健身动作分析、安防监控和医疗康复评估等领域。