基于双流非局部残差网络的行为识别方法

来源 :计算机应用 | 被引量 : 2次 | 上传用户：asas123456123456

【摘要】

：

针对传统卷积神经网络(CNN)对人体行为动作仅能提取局部特征易导致相似行为动作识别准确率不高的问题,提出了一种基于双流非局部残差网络(NL-ResNet)的行为识别方法。首先提取视频的RGB帧和密集光流图,分别作为空间流和时间流网络的输入,并通过角落裁剪和多尺度相结合的预处理方法进行数据增强;其次分别利用残差网络的残差块提取视频的局部表观特征和运动特征,再通过在残差块之后接入的非局部CNN模块提取

【作者】

：

周云陈淑荣

【机构】

：

上海海事大学信息工程学院

【出处】

：

计算机应用

【发表日期】

：

2020年08期

【关键词】

：

行为识别双流卷积神经网络非局部特征提取 A-softmax behavior recognitionTwo-Stream Convolutional ne

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