TY -的A2 -艾哈迈德,赛义德·哈桑AU -李,雪PY - 2021 DA - 2021/07/06 TI -人类运动识别信息处理系统设计和实现基于LSTM复发性神经网络算法SP - 3669204六世- 2021 AB -全面发展全民健身,男人,女人,年轻,老在中国加入健身的行列。为了增加对人体运动的理解,许多研究设计了大量的软件或硬件实现人体运动状态的分析。然而,不同的系统或平台的识别效率不高,和还原能力差,所以识别基于LSTM复发性神经网络在信息处理系统提出了深度学习收集和识别人体运动数据。系统实现了收集、处理、识别、存储和显示人体运动数据通过构建一个三层的人体运动识别信息处理系统,介绍了LSTM递归神经网络来优化系统的识别效率,简化了识别过程,并减少造成的数据丢失速率降维。最后,我们利用已知数据集训练模型,分析系统的性能和应用效果通过实际的运动状态。最后的结果表明,LSTM复发性神经网络的性能优于传统算法,精度可以达到0.980,混淆矩阵的识别结果表明,人体运动系统在最大的程度上可以达到85点。测试表明,该系统可以识别和处理人体运动数据,具有重要的应用意义未来体育教育和日常体育锻炼。SN - 1687 - 5265 UR - https://doi.org/10.1155/2021/3669204 - 10.1155 / 2021/3669204摩根富林明计算智力和神经科学PB - Hindawi KW - ER