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基于压缩域新时空特征的视频动作识别
被引量:
2
1
作者
江凯华
江小平
+2 位作者
丁昊
石鸿凌
李成华
《中南民族大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2021年第2期177-183,共7页
针对基于压缩域视频动作识别中精度偏低等问题,提出了一种压缩域视频动作识别新方法.主要思路是在提取压缩码流信息阶段,利用压缩视频的运动矢量和残差构造新时空特征.新时空特征不仅具有运动矢量和残差的时空关系,更兼备物体边缘清晰...
针对基于压缩域视频动作识别中精度偏低等问题,提出了一种压缩域视频动作识别新方法.主要思路是在提取压缩码流信息阶段,利用压缩视频的运动矢量和残差构造新时空特征.新时空特征不仅具有运动矢量和残差的时空关系,更兼备物体边缘清晰的特点.通过在动作识别主流数据集(HMDB-51、UCF-101)的验证,此方法计算开销相比基于传统像素域的动作识别更小,识别精度相比基于视频压缩域的动作识别更高.实验表明:基于压缩域的新时空特征具有了强时空关系和高信息密度等优点,能使视频动作识别的结果更加准确.
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关键词
压缩域
动作识别
运动矢量和残差
新时空特征
神经网络
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职称材料
题名
基于压缩域新时空特征的视频动作识别
被引量:
2
1
作者
江凯华
江小平
丁昊
石鸿凌
李成华
机构
中南民族大学电子信息工程学院&智能无线通信湖北省重点实验室
出处
《中南民族大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2021年第2期177-183,共7页
基金
国家重点研发计划资助项目(2020YFC1522600)
湖北省自然科学基金资助项目(2019CFC924)
中央高校攻关计划专项资金资助项目(CZT20001)。
文摘
针对基于压缩域视频动作识别中精度偏低等问题,提出了一种压缩域视频动作识别新方法.主要思路是在提取压缩码流信息阶段,利用压缩视频的运动矢量和残差构造新时空特征.新时空特征不仅具有运动矢量和残差的时空关系,更兼备物体边缘清晰的特点.通过在动作识别主流数据集(HMDB-51、UCF-101)的验证,此方法计算开销相比基于传统像素域的动作识别更小,识别精度相比基于视频压缩域的动作识别更高.实验表明:基于压缩域的新时空特征具有了强时空关系和高信息密度等优点,能使视频动作识别的结果更加准确.
关键词
压缩域
动作识别
运动矢量和残差
新时空特征
神经网络
Keywords
compressed domain
motion recognition
motion vector and residual
new spatiotemporal features
neural network
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于压缩域新时空特征的视频动作识别
江凯华
江小平
丁昊
石鸿凌
李成华
《中南民族大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2021
2
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