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结合空间和运动特征的行为识别算法
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作者 冀振前 冯秀芳 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第7期2157-2165,共9页
针对视频行为识别方法中运动特征不足导致识别精度低的问题,提出一种结合空间和运动特征的行为识别算法。通过空间和运动两路卷积提取特征。空间卷积采用Res2Net作为主干网络并添加注意力模块;运动卷积细粒度地分为局部和全局特征,构造... 针对视频行为识别方法中运动特征不足导致识别精度低的问题,提出一种结合空间和运动特征的行为识别算法。通过空间和运动两路卷积提取特征。空间卷积采用Res2Net作为主干网络并添加注意力模块;运动卷积细粒度地分为局部和全局特征,构造自适应通道序列重构模块提取局部特征,采用逐帧特征信息作差后聚合的方法提取全局特征。将运动和空间特征信息融合后,经过全连接层输出类别。该模型在UCF101和HMDB51数据集上准确率达到95.6%和70.7%,与传统算法相比,识别精度得到一定提升,验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 行为识别 卷积神经网络 深度学习 残差网络 计算机视觉 运动特征 空间特征
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