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结合空间和运动特征的行为识别算法
1
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。
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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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职称材料
题名
结合空间和运动特征的行为识别算法
1
作者
冀振前
冯秀芳
机构
太原理工大学软件学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第7期2157-2165,共9页
基金
山西省重点研发计划基金项目(202102020101007)。
文摘
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。
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
Keywords
behavior recognition
convolutional neural network
deep learning
residual network
computer vision
motion feature
spatial feature
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合空间和运动特征的行为识别算法
冀振前
冯秀芳
《计算机工程与设计》
北大核心
2024
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