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發(fā)視頻如何使用改進(jìn)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)人體動(dòng)作識(shí)別模型
2019-12-19 |
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資料介紹
針對(duì)現(xiàn)有人體動(dòng)作識(shí)別方法需輸入固定長度的視頻段、未充分利用時(shí)空信息等問題，提出一種基于時(shí)空金字塔和注意力機(jī)制相結(jié)合的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，將包含時(shí)空金字塔的3D-CNN和添加時(shí)空注意力機(jī)制的LSTM模型相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了對(duì)視頻段的多尺度處理和對(duì)動(dòng)作的復(fù)雜時(shí)空信息的充分利用。以RGB圖像和光流場作為空域和時(shí)域的輸入，以融合金字塔池化層的運(yùn)動(dòng)和外觀特征后的融合特征作為融合域的輸入，最后采用決策融合策略獲得最終動(dòng)作識(shí)別結(jié)果。在UCF101和HMDB51數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，分別取得了94.2%和70.5%的識(shí)別準(zhǔn)確率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)模型在基于視頻的人體動(dòng)作識(shí)別任務(wù)上獲得了較高的識(shí)別準(zhǔn)確率。
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