动作分类卷积神经网络特征的时域属性校正方法

针对3D卷积神经网络捕获的动作特征中时域属性信息的稳健性不足,提出一种时域属性校正方法。通过独创的属性映射法抽象出网络特征数据的时域属性,对比各组特征的属性信息后,对信息差异过大的特征数据进行校正。校正后的模型将增强特征之间的时域一致性,使卷积神经网络模型的动作分类性能得到优化。使用3D的ResNeXt-101作为仿真验证的基础模型,显著提升了该模型在两个常用动作分类数据集上的测试准确率,在使用了预训练模型后也能够保持良好的优化效果。