《表2 基于单通道3DCNN和基于四通道3DCNN在KTH数据集上的准确率对比》

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《融合视频时空域运动信息的3D CNN人体行为识别》

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为验证增加的3个通道对网络性能的贡献和影响，分别使用单通道3DCNN和提出的四通道3DCNN 2种模型进行人体识别对比实验，将KTH数据集中每一类动作的80%数据作为训练集，设定训练迭代次数为100次，再使用余下20%样本作为测试样集，分别得到基于2种CNN架构的6个动作的分类准确率和总平均准确率，如表2所示。基于单通道的3DCNN和基于四通道的3DCNN的随着迭代次数的训练准确率变化曲线如图3（a）和图3（b）所示，图3中acc曲线表示训练过程中的训练集的识别准确率，val_acc曲线表示测试过程中测试集的识别准确率。