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| 基于三维卷积与双向LSTM的行为识别研究 | |
| 作者单位： | ;1.华北理工大学电气工程学院 |
| 摘 要： | 准确识别视频中的内容是未来互联网应用发展的方向,视频中的行为识别是计算机视觉领域的研究重点。为充分利用视频中的信息,提高行为识别的准确程度,文中提出一种基于三维卷积与双向LSTM的行为识别算法。设计一种基于三维卷积的空间注意模块,可以关注空间区域的显著特征。为了更好地处理长时间视频,引入一种新的基于双向LSTM(长短时记忆网络)的时间注意模块,其目的在于关注关键视频而不是给定视频的关键视频帧,然后采用双中心loss(计算损失函数)优化网络对两阶段策略联合训练,使其能够同时探索空间和时间域的相关性。在HMDB-51和UCF-101数据集上测试证明,所提算法能够准确识别视频中的相似动作,行为识别的准确率得到提高,识别效果显著。 |
| 关 键 词： | 行为识别 三维卷积 双向LSTM 双中心loss 联合训练 计算机视觉 |
Research on action recognition based on 3D convolution and bidirectional LSTM |
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| Keywords: | |