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本发明提供一种基于DenseNet网络与帧差法特征输入的人体行为识别方法，其可以在占用较少内存和更少训练时间的基础上，在进行人体行为识别的时候取得较高的准确率。其包括：S1：获得待识别动作视频数据；获取待识别动作视频数据的静态灰度图像序列,...
该专利属于江南大学所有，仅供学习研究参考，未经过江南大学授权不得商用。

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