一种改进的基于3D-BN-GRU网络的行为识别算法

行为识别是计算机视觉研究一大热点,为了改善其计算量大、识别率低的问题,提出了一种基于三维卷积神经网络(3Dimension Convolutionnal Neural Network,3D-CNN)与门控循环单元网络(Gated Recurrent Unit,GRU)相融合的行为识别算法。该算法采用keras框架,首先对3D-CNN结构进行优化,采用把大的卷积核用若干个小的串联起来的Block结构;然后在每层卷积层后采用批量归一化处理,并添加Dropout层以提高网络泛化能力;最后与GRU网络融合,使用Softmax进行分类得出结果。实验结果表明,所设计的融合网络有较高的识别率,达到94. 5%。

一种基于R3D网络的人体行为识别算法

现有的行为识别算法不能充分地提取抽象的行为特征,为此提出了基于三维残差卷积神经网络(3D Residual Convolutional Neural Network,R3D)的人体行为识别算法。该网络在三维卷积神经网络(3D Convolutional Neural Network,3D-CNN)基础上加入了残差模块,可以更好地提取时空域的特征,然后通过改变步长大小进行特征图降维,提高网络效率,并加入批量归一化层和Softplus激活函数,提高网络的收敛速度和拟合能力;之后添加Dropout层,降低过拟合风险,并且使用全局平均池化层(Global Average Pooling,GAP)代替全连接层,克服了网络参数量过大的问题;最后,使用Softmax进行分类。实验结果表明,使用R3D网络在HMDB-51数据集上获得了62.3%的识别率。

一种基于Radon变换的微表情识别算法

微表情是人们处在一些与平时生活环境不同的高强度环境下试图控制和掩饰的情感表现,也是一种不曾意识到的瞬时脸部表情,持续时间短,强度弱。为了提高其准确率,提出了基于Radon变换的微表情识别算法。首先,对数据库中的视频序列进行灰度归一化、尺寸归一化和二维主成分分析法(Two-dimensional Principal Component Analysis,2DPCA)降维预处理,使用光流法对降维后图像提取运动特征;然后使用Radon变换算法对光流图像进行处理,得到对应微表情的特征值和特征图像;最后使用支持向量机进行微表情分类识别。实验结果表明,使用Radon变换后得到的微表情特征图像得到了较好的识别效果,在微表情数据集CASME和CASMEⅡ上识别率分别为81. 48%和82. 17%,通过与选取的其他方法对比说明了该方法具有更好的识别性能。