本论文探讨了利用卷积神经网络（CNN）进行人体肢体动作识别的技术方法，提出了一种高效的特征提取和分类模型。通过实验验证，该方法在多个公开数据集上实现了高精度的动作识别性能。
人体动作识别技术在计算机视觉领域占据重要位置，并被广泛应用于智能监控、人机交互及虚拟现实等领域。随着深度学习尤其是卷积神经网络（CNN）在图像处理方面的突破，该领域的精度得到了显著提升。本段落提出了一种创新的人体动作识别算法，结合改进的可变形部件模型算法（DPMM）与CNN技术，旨在复杂场景下实现更精确的动作识别。
DPMM作为结构化的模型，在描述人体形状及部件间关系方面表现出色；通过增加滤波器数量至8个，显著提升了检测精度。而CNN则利用其深层网络架构进行逐层特征提取，并通过连续的卷积和非线性激活函数处理捕捉更丰富的空间信息。此外，借助梯度优化算法训练，CNN能自动学习区分不同动作的关键特征。
具体实现中，本段落提出的算法同时运行DPMM与CNN模型以分别获取相应特征：前者注重人体形状及部件间关系建模；后者专注于图像中的抽象和深层视觉特征提取。随后通过加权求和方式融合这两种模型的输出结果，旨在利用DPMM对形态变化敏感性来补强CNN在空间信息表达上的不足，并借助CNN强大的特征提取能力增强DPMM应对复杂环境的能力。
为了验证算法的有效性，在标准及自收集数据集上进行了多组实验。结果显示，该方法相比传统机器学习技术提高了约10%的识别精度，表明结合DPMM与CNN的有效性和在处理复杂场景时的优势。
本段落的主要贡献包括：提出创新的人体动作识别算法，显著提升了复杂环境下的识别准确性；通过融合DPMM和CNN模型的优点进一步优化了性能表现；实验结果证明了该方法的实际应用价值及优越性。
技术路径方面涉及利用DPMM与CNN实现人体动作的有效检测、特征提取以及采用加权求和方式将两种模型的输出进行整合。这些步骤确保算法实施的有效性和准确性，为后续研究提供了坚实基础。
基于卷积神经网络的人体动作识别算法在处理复杂场景下的问题时展现出了独特优势及潜力，通过有效融合DPMM与CNN提升了特征表达能力并提高了精度。未来的研究可以在此基础上进一步优化模型结构和训练方法以适应更多样化且更具挑战性的应用场景；同时随着硬件设备计算能力的提升，该技术有望在未来得到更广泛的应用。
5星
