m基於Googlenet深度學習的運動專案識別系統matlab模擬,包括GUI介面

1.演算法模擬效果

matlab2022a模擬結果如下：

2.演算法涉及理論知識概要

基於GoogLeNet深度學習的運動專案識別系統，是利用深度神經網路技術，尤其是GoogLeNet架構，來自動識別影片或影像中的人類運動型別的過程。GoogLeNet（也稱為Inception網路）在2014年由Google團隊提出，因其高效的結構設計和在ImageNet大規模視覺識別挑戰賽中的優異表現而聞名。

GoogLeNet的核心創新之一是Inception模組，它透過在一個模組中組合不同大小的卷積核（例如1x1，3x3，5x5），實現了在不顯著增加計算成本的前提下，有效增加網路的深度和寬度。這樣的設計能夠捕捉多種尺度的特徵，對於識別複雜的視覺模式如人類的運動至關重要。

運動識別流程

資料預處理：首先，收集包含各種運動專案的影片或影像資料，對其進行裁剪、縮放、歸一化等預處理操作，使其適配網路的輸入要求。

特徵提取：利用GoogLeNet的多層結構進行特徵提取。網路的前端層學習基本的邊緣和紋理特徵，而更深的層則逐漸學習更復雜的運動模式和人體姿勢特徵。

池化和Dropout：網路中包含最大池化層，用於降低空間維度並保持重要的特徵，同時加入Dropout層以減少過擬合風險。

全連線層與分類：最後，透過全連線層（FC）將提取的特徵對映到運動類別的機率分佈，使用Softmax函式進行機率化，公式為：

基於GoogLeNet的運動識別系統，透過複雜的網路架構和深度學習技術，能夠高效地從影片或影像中捕捉和分析人類運動特徵，進而識別出具體的運動型別。

3.MATLAB核心程式

% --- Executes on button press in pushbutton1.
function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject    handle to pushbutton1 (see GCBO)
% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
global im;
global Predicted_Label;
cla (handles.axes1,'reset')
 
axes(handles.axes1);
set(handles.edit2,'string',num2str(0));
load gnet.mat
 
[filename,pathname]=uigetfile({'*.bmp;*.jpg;*.png;*.jpeg;*.tif'},'選擇一個圖片','F:\test');
str=[pathname filename];
% 判斷檔案是否為空，也可以不用這個操作！直接讀入圖片也可以的
% im = imread(str);
% imshow(im)
if isequal(filename,0)||isequal(pathname,0)
    warndlg('please select a picture first!','warning');
    return;
else
    im = imread(str);
    imshow(im);
end
II(:,:,1) = imresize(im(:,:,1),[224,224]);
II(:,:,2) = imresize(im(:,:,2),[224,224]);
II(:,:,3) = imresize(im(:,:,3),[224,224]);
[Predicted_Label, Probability] = classify(net, II);
0Y_028m

m基於Googlenet深度學習的運動專案識別系統matlab模擬,包括GUI介面

相關文章