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结合Attention-ConvLSTM的双流卷积行为识别
被引量:
6
1
作者
揭志浩
曾明如
+1 位作者
周鑫恒
何强
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2021年第2期405-408,共4页
针对传统方法在通过视频数据进行人体行为识别的过程中,无法准确分析长时间范围的运动信息,不能很好地利用运动信息中的局部特征和其空间关系.提出将基于注意力机制的卷积长短时记忆神经网络(Attention-ConvLSTM)与传统的双流卷积进行结...
针对传统方法在通过视频数据进行人体行为识别的过程中,无法准确分析长时间范围的运动信息,不能很好地利用运动信息中的局部特征和其空间关系.提出将基于注意力机制的卷积长短时记忆神经网络(Attention-ConvLSTM)与传统的双流卷积进行结合,实现了对视频数据中运动信息的非线性特征更好的学习,对局部显著特征及其空间关系更好的利用.本文还设计了新的正则交叉熵损失函数,使得扩展之后的神经网络实现更快的收敛.本文的方法在UCF101和HMDB51两个通用人体行为视频数据集上的表现相较于传统的方法有明显的提升.
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关键词
人体行为识别
双流卷积
注意力机制
卷积长短时记忆神经网络
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职称材料
题名
结合Attention-ConvLSTM的双流卷积行为识别
被引量:
6
1
作者
揭志浩
曾明如
周鑫恒
何强
机构
南昌大学信息工程学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2021年第2期405-408,共4页
基金
国家自然科学基金项目(61963027)资助.
文摘
针对传统方法在通过视频数据进行人体行为识别的过程中,无法准确分析长时间范围的运动信息,不能很好地利用运动信息中的局部特征和其空间关系.提出将基于注意力机制的卷积长短时记忆神经网络(Attention-ConvLSTM)与传统的双流卷积进行结合,实现了对视频数据中运动信息的非线性特征更好的学习,对局部显著特征及其空间关系更好的利用.本文还设计了新的正则交叉熵损失函数,使得扩展之后的神经网络实现更快的收敛.本文的方法在UCF101和HMDB51两个通用人体行为视频数据集上的表现相较于传统的方法有明显的提升.
关键词
人体行为识别
双流卷积
注意力机制
卷积长短时记忆神经网络
Keywords
human behavior recognition
Two-stream CNN
attention mechanism
ConvLSTM
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合Attention-ConvLSTM的双流卷积行为识别
揭志浩
曾明如
周鑫恒
何强
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2021
6
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