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| 基于异构多流网络的多模态人体动作识别 | |
| 作者姓名： | 刘强 张文英 陈恩庆 |
| 作者单位： | 郑州大学信息工程学院 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金河南联合项目（U1804152）;国家自然科学基金青年项目（61806180） |
| 摘 要： | 人体动作识别在人机交互、视频内容检索等领域有众多应用,是多媒体信息处理的重要研究方向.现有的大多数基于双流网络进行动作识别的方法都是在双流上使用相同的卷积网络去处理RGB与光流数据,缺乏对多模态信息的利用,容易造成网络冗余和相似性动作误判问题.近年来,深度视频也越来越多地用于动作识别,但是大多数方法只关注了深度视频中动... |
| 关 键 词： | 动作识别 多模态 异构网络 深度光流 |
| 收稿时间： | 2020-06-09 |
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