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《基于LSTM的人体行为识别技术的研究》
一、引言
随着人工智能和计算机视觉的飞速发展，人体行为识别技术已经成为了智能系统领域的研究热点。作为模式识别的一个关键分支，人体行为识别在智能监控、人机交互、医疗康复等领域有着广泛的应用前景。近年来，基于深度学习的技术，尤其是长短期记忆网络（LSTM）在人体行为识别领域取得了显著的成果。本文将重点研究基于LSTM的人体行为识别技术，探讨其原理、应用及未来发展方向。
二、LSTM基本原理
LSTM（LongShort-TermMemory）是一种特殊的循环神经网络（RNN）结构，用于处理序列数据。相较于传统的RNN，LSTM能够更好地捕捉序列中的长期
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