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基于特征传播和时域分割网络的视频行为识别

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:0.25 MB | 2021-04-27

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　　为了高效、准确地获得视频中的行为类别和运动信息，减少计算的复杂度，文中提出一种融合特征传播和时域分割网络的视频行为识别算法。首先将视频分为3个小片段，分别从相应片段中提取关键帧，从而实现对长时间视的建模;然后设计一个包含特征传播表观信息流和 Flow Net运动信息流的改进时域分割网络（PTSN），分别以RGB关键帧、RGB非关键帧、光流图为输入提取视频的表观信息流和运动信息流;最后将改进时域分割网络的BN- - Inception描述子进行平均加权融合后送入 Softmax层进行行为识别。在UCF101和HMDB51这2个数据集上分别取得了946%和694%的识别准确率，表眀该算法能够有效地获得视频中空域表观信息和时域运动信息，提高了视频行为识别的准确率。

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