資料介紹
為了高效、準(zhǔn)確地獲得視頻中的行為類(lèi)別和運(yùn)動(dòng)信息,減少計(jì)算的復(fù)雜度,文中提出一種融合特征傳播和時(shí)域分割網(wǎng)絡(luò)的視頻行為識(shí)別算法。首先將視頻分為3個(gè)小片段,分別從相應(yīng)片段中提取關(guān)鍵幀,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)長(zhǎng)時(shí)間視的建模;然后設(shè)計(jì)一個(gè)包含特征傳播表觀信息流和 Flow Net運(yùn)動(dòng)信息流的改進(jìn)時(shí)域分割網(wǎng)絡(luò)(PTSN),分別以RGB關(guān)鍵幀、RGB非關(guān)鍵幀、光流圖為輸入提取視頻的表觀信息流和運(yùn)動(dòng)信息流;最后將改進(jìn)時(shí)域分割網(wǎng)絡(luò)的BN- - Inception描述子進(jìn)行平均加權(quán)融合后送入 Softmax層進(jìn)行行為識(shí)別。在UCF101和HMDB51這2個(gè)數(shù)據(jù)集上分別取得了946%和694%的識(shí)別準(zhǔn)確率,表眀該算法能夠有效地獲得視頻中空域表觀信息和時(shí)域運(yùn)動(dòng)信息,提高了視頻行為識(shí)別的準(zhǔn)確率。
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