【摘 要】
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为了更高效地识别视频中的人体行为,解决长时间视频密集采样导致计算成本过高的问题,提出一种深度残差网络和BN-Inception网络相组合的空间时间网络。用深度残差网络构建视频
【出 处】
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杭州电子科技大学学报(自然科学版)
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61372157)
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为了更高效地识别视频中的人体行为,解决长时间视频密集采样导致计算成本过高的问题,提出一种深度残差网络和BN-Inception网络相组合的空间时间网络。用深度残差网络构建视频的空间网络,并用BN-Inception网络构建视频的时间网络。通过稀疏采样的方式提取视频中的图像和光流特征图,并将视频图像送入空间网络训练,将光流送入时间网络训练,得出各自的行为识别准确率,再将空间网络和时间网络的输出得分进行融合,得出最终识别准确率。在UCF-101和HMDB-51数据集上分别取得了94.5%和70.1%的准确率,
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