【摘 要】
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行为识别作为智能视频监控中非常重要的组成部分,该研究对于维护社会治安、预防犯罪、国家安全有着重要意义。虽然许多研究人员采用各种方法去提高行为识别的准确率,但是人体动作存在的复杂性和多样性,以及视频中多种干扰信息,使得用于人体行为识别的特征学习和特征识别仍然存在许多需要研究的问题。由于深度学习在计算机视觉领域展现良好的优势,本文使用深度学习的方法进行行为识别。本文采用时空双流网络对人体行为进行了识别
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行为识别作为智能视频监控中非常重要的组成部分,该研究对于维护社会治安、预防犯罪、国家安全有着重要意义。虽然许多研究人员采用各种方法去提高行为识别的准确率,但是人体动作存在的复杂性和多样性,以及视频中多种干扰信息,使得用于人体行为识别的特征学习和特征识别仍然存在许多需要研究的问题。由于深度学习在计算机视觉领域展现良好的优势,本文使用深度学习的方法进行行为识别。本文采用时空双流网络对人体行为进行了识别,该网络以空间网络提取行为的外观信息,并以时间网络提取行为的运动信息,并作了如下研究工作:1、考虑到SE-ResNet网络可根据特征通道的重要程度来增强对当前行为的有效特征,抑制较小的特征,并自适应地校准特征通道,提高模型对输入数据的表达能力,鉴于此本文提出了基于SE-ResNet的行为识别模型,通过softmax分类器对行为进行分类,最后将两个网络的输出进行融合。实验结果表明,在UCF-101数据集和HMDB-51数据集分别取得了 91.9%和63.8%的准确率。2、考虑到ResNet网络具有较强的特征表达能力,BN-Inception网络可以较好地提取序列的运动信息,并具有较快的收敛速度,鉴于此提出了基于ResNet+BN-Inception的行为识别模型,ResNet网络提取行为的外观信息,BN-Inception网络提取行为的光流信息。实验结果表明,在UCF-101数据集和HMDB-51数据集分别取得了 94.5%和70.1%的准确率。
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