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【摘 要】
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行为识别是计算机视觉领域的一个重要研究课题,具有广泛的应用前景。针对现实中对视频整体序列结构建模会增加大量的冗余信息,提出了一种基于时空关注度长短期记忆网络(Spatial-Temporal Attention Long-Short Term Memory,STALSTM)的行为识别框架,提高了行为识别效率。利用GoogLeNet逐层卷积视频帧,自动聚合蕴含边、角和线等底层特征以生成具有显著结构性
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院
【出 处】
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智能计算机与应用
【发表日期】
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2019年06期
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