最新最全论文合集——基于机器学习/深度学习的运动图像识别

AMiner平台（https://www.aminer.cn）由清华大学计算机系研发，拥有我国完全自主知识产权。平台包含了超过2.3亿学术论文/专利和1.36亿学者的科技图谱，提供学者评价、专家发现、智能指派、学术地图等科技情报专业化服务。系统2006年上线，吸引了全球220个国家/地区1000多万独立IP访问，数据下载量230万次，年度访问量超过1100万，成为学术搜索和社会网络挖掘研究的重要数据和实验平台。

必读论文：https://www.aminer.cn/topic

论文集地址：https://www.aminer.cn/topic/6082da6892c7f9be21efa8fc

随着信息技术的快速发展壮大和应用的普及，利用计算机视觉的技术在图像处理方面和模式识别领域中研究，并对视频图像进行人体运动特征提取与有效识别己成为人们关注的热点问题。计算机视觉技术对人体运动的视频或者图像进行识别是基于对其视频或者图像的序列进行分析处理；对检测出的人体运动目标进行运动特征提取和分类识别，从而达到理解和描述其行为的目的。基于视频图像的人体运动特征分析在智能视频监控、智能接口、虚拟现实等领域有着相当广阔的应用前景。

该论文集共收录65篇论文，引用最多的论文为Deep learning with convolutional neural networks for EEG decoding and visualization，引用数为796。

AMiner，AI赋能的学术搜索平台：https://www.aminer.cn

#AMiner# #论文#