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针对常规的卷积神经网络时空感受野尺度单一,难以提取视频中多变的时空信息的问题,利用（2+1）D模型将时间信息和空间信息在一定程度上解耦的特性,提出了（2+1）D多时空信息融合的卷积残差神经网络,并用于人体行为识别.该模型以3×3空间感受野为主,1×1空间感受野为辅,与3种不同时域感受野交叉组合构建了6种不同尺度的时空感受野.提出的多时空感受野融合模型能够同时获取不同尺度的时空信息,提取更丰富的人体行为特征,因此能够更有效识别不同时间周期、不同动作幅度的人体行为.另外提出了一种视频时序扩充方法,该方法能够同时在空间信息和时间序列扩充视频数据集,丰富训练样本.提出的方法在公共视频人体行为数据集UCF101和HMDB51上子视频的识别率超过或接近最新的视频行为识别方法. 相似文献
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