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题名基于光流和深度运动图的行为识别算法
被引量:1
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作者
季雄武
张永辉
张健
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机构
海南大学信息与通信工程学院
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出处
《海南大学学报(自然科学版)》
CAS
2020年第2期116-123,共8页
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基金
海南省重点研发计划项目(ZDYF2019024)
海南省自然科学基金(618MS027)。
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文摘
为了融合不易受光照等环境因素影响的深度信息和RGB视频序列中丰富的纹理信息,提出一种基于光流和深度运动图(Depth Motion Map,DMM)的人体行为识别算法.首先从RGB视频序列获取彩色信息(RGB视频帧)和光流信息,并且从同步的深度视频序列获取深度信息,以增强特征互补性,其次把3种特征信息分别作为基于ResNet101的空间流网络、时间流网络和深度流网络的输入,通过LSTMs进行特征融合,最后将特征送入Softmax层得到每个行为类别的概率值.实验结果表明,在具有挑战性的UTD-MHAD数据集和MSR Daily Activity 3D数据集上的行为识别准确率分别为94.86%和97.69%,在与该领域中的同类算法比较中表现优异.
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关键词
人体行为识别
光流
RGB
深度运动图像
ResNet101
LSTMs
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Keywords
human action recognition
optical flow
RGB
depth motion map
ResNet101
LSTMs
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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