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針對視頻動作識別中數(shù)據(jù)處理效率不髙的冋題，建立一種基于視頻幀間差分序列的動作識別模型。利用幀間差分檢測視頻幀中的運動區(qū)域，以該區(qū)域為中心進(jìn)行相應(yīng)的圖像剪切和増強處理。整個識別模型采用雙流架構(gòu)，在數(shù)據(jù)樣本制作時通過適當(dāng)?shù)母魩罘謥頂U(kuò)大樣本的時間跨度。采用分階段逐步增加訓(xùn)練樣本量的方法，以提升模型識別性能并解決訓(xùn)練過程中易出現(xiàn)的過擬合問題。實驗結(jié)果表明，該模型可以在CPU級配置的電腦中完成快速動作識別，且在UCF1l和UCF25數(shù)據(jù)集中的識別準(zhǔn)確率均高于85%。
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