基于卷积神经网络的视频行为识别技术应用

为提高视频行为识别技术在实际应用中性能，本研究基于卷积神经网络算法，对视频行为识别进行了深入研究分析。通过引入多层卷积、池化操作及结合注意力机制和多模态融合等技术手段，设计了基于卷积神经网络的视频行为识别模型，并通过损失函数与算法选择、模型优化与改进来完善模型视频行为识别能力。通过在MATLAB仿真软件中进行实验测试，结果表明，本视频行为识别模型在各项指标上表现出了良好性能与鲁棒性，具有较强的应用价值。研究结果可为视频行为识别领域研究带来新进展。