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%。