TY -的A2 -叮,白元盟——梁、气PY - 2021 DA - 2021/09/13 TI -应用卷积神经网络(CNN)模型结合金字塔算法在健美操动作识别SP - 6170070六世- 2021 AB -为了实现高精度有氧运动行为的识别,一个高度适用深度学习模型和更快的数据处理方法是必需的。因此,它是一个主要的困难对健美操动作识别领域的研究。在此基础上,本文研究了应用卷积神经网络(CNN)模型结合金字塔算法在健美操动作识别。首先,卷积的基本架构基于金字塔算法的神经网络模型。结合公共识别模型的应用策略在健美操动作识别,传统的健美操动作捕捉信息处理。通过不同健美操动作的特点,不同的准确识别是意识到,然后,识别模型的误差评估。其次,综合识别函数的卷积神经网络模型在这个应用程序中构造,和公共数据层识别方法用于优化识别效果。针对复合材料的缺陷识别功能,金字塔算法用于提高卷积神经网络识别模型的深度学习的优化。最后,通过效果对比实验,结果表明卷积神经网络模型基于金字塔算法比传统的更高效的识别方法在健美操动作识别。SN - 1687 - 5265 UR - https://doi.org/10.1155/2021/6170070 - 10.1155 / 2021/6170070摩根富林明计算智力和神经科学PB - Hindawi KW - ER