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基于3D SE-Densenet网络的视频暴力行为识别改进算法
1
作者
陈杰
李展
+2 位作者
颜普
徐恒
杨某闪
《安徽建筑大学学报》
2023年第1期56-63,共8页
针对传统暴力行为识别算法精度不高和三维卷积神经网络参数多的问题,本文提出一种基于3D SE-Densenet网络的视频暴力行为识别改进算法。采用3D Densenet模型提取视频中的时空特征信息,SENet(Squeeze-and-Excitation Networks)按照时空...
针对传统暴力行为识别算法精度不高和三维卷积神经网络参数多的问题,本文提出一种基于3D SE-Densenet网络的视频暴力行为识别改进算法。采用3D Densenet模型提取视频中的时空特征信息,SENet(Squeeze-and-Excitation Networks)按照时空特征的重要性程度进行加权处理,根据加权的时空特征识别视频中的暴力行为。实验结果表明,本文提出的3D SE-Densenet方法在Hockey Fights Dataset和Movies Dataset上识别准确率分别达到99.1%和100%,可较准确地识别暴力行为,准确率高于传统方法。
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关键词
暴力行为识别
深度学习
Densenet
SENet
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职称材料
基于NSCT变换与亮度序的局部特征描述算法
2
作者
杨某闪
《电子技术与软件工程》
2022年第20期199-203,共5页
本文为了得到性能优良的局部特征描述子,结合图像频域变换与亮度序区域划分的思想,提出了一种基于非降采样Contourlet(NSCT)变换与亮度序的局部特征描述子。首先,对输入图像构建图像金字塔,并在金字塔的图层上查找关键点;然后,以关键点...
本文为了得到性能优良的局部特征描述子,结合图像频域变换与亮度序区域划分的思想,提出了一种基于非降采样Contourlet(NSCT)变换与亮度序的局部特征描述子。首先,对输入图像构建图像金字塔,并在金字塔的图层上查找关键点;然后,以关键点为中心的圆形区域划分多个NSCT支持区域,对每个支持区域进行亮度序子区域的划分;最后,描述每个子区域的特征,并串联所有子区域的特征描述,作为最终的局部特征描述子。实验表明,提出的描述子在图像模糊、视角变换、仿射变换、JPEG压缩、亮度变换等表现出良好的性能。
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关键词
特征描述子
非降采样Contourlet(NSCT)变换
亮度序
金字塔图层
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职称材料
题名
基于3D SE-Densenet网络的视频暴力行为识别改进算法
1
作者
陈杰
李展
颜普
徐恒
杨某闪
机构
安徽建筑大学电子与信息工程学院
安徽省古建筑智能感知与高维建模国际联合研究中心
出处
《安徽建筑大学学报》
2023年第1期56-63,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61901006)
安徽省高校自然科学重点项目(2022AH050249)
+1 种基金
安徽省高校协同创新项目(GXXT-2019-007)
安徽省住房城乡建设科学技术计划项目(2020-YF22)。
文摘
针对传统暴力行为识别算法精度不高和三维卷积神经网络参数多的问题,本文提出一种基于3D SE-Densenet网络的视频暴力行为识别改进算法。采用3D Densenet模型提取视频中的时空特征信息,SENet(Squeeze-and-Excitation Networks)按照时空特征的重要性程度进行加权处理,根据加权的时空特征识别视频中的暴力行为。实验结果表明,本文提出的3D SE-Densenet方法在Hockey Fights Dataset和Movies Dataset上识别准确率分别达到99.1%和100%,可较准确地识别暴力行为,准确率高于传统方法。
关键词
暴力行为识别
深度学习
Densenet
SENet
Keywords
violence identification
deep learning
Densenet
SENet
分类号
TP391.4 [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
基于NSCT变换与亮度序的局部特征描述算法
2
作者
杨某闪
机构
安徽建筑大学电子与信息工程学院
出处
《电子技术与软件工程》
2022年第20期199-203,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61901006,62105002,62001004)
安徽省自然科学基金项目(1908085QF281,2008085MF182)
+1 种基金
安徽高校协同创新项目(GXXT-2019-007)
安徽省住房城乡建设科学技术计划项目(2020-YF22)。
文摘
本文为了得到性能优良的局部特征描述子,结合图像频域变换与亮度序区域划分的思想,提出了一种基于非降采样Contourlet(NSCT)变换与亮度序的局部特征描述子。首先,对输入图像构建图像金字塔,并在金字塔的图层上查找关键点;然后,以关键点为中心的圆形区域划分多个NSCT支持区域,对每个支持区域进行亮度序子区域的划分;最后,描述每个子区域的特征,并串联所有子区域的特征描述,作为最终的局部特征描述子。实验表明,提出的描述子在图像模糊、视角变换、仿射变换、JPEG压缩、亮度变换等表现出良好的性能。
关键词
特征描述子
非降采样Contourlet(NSCT)变换
亮度序
金字塔图层
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于3D SE-Densenet网络的视频暴力行为识别改进算法
陈杰
李展
颜普
徐恒
杨某闪
《安徽建筑大学学报》
2023
0
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职称材料
2
基于NSCT变换与亮度序的局部特征描述算法
杨某闪
《电子技术与软件工程》
2022
0
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职称材料
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