[发明专利]一种自适应池化的视频行为识别方法有效
| 申请号： | 201710703259.6 | 申请日： | 2017-08-16 |
| 公开（公告）号： | CN107437083B | 公开（公告）日： | 2020-09-22 |
| 发明（设计）人： | 王嘉欣;刘袆楠;王兵 | 申请（专利权）人： | 广西荷福智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 成都华风专利事务所(普通合伙) 51223 | 代理人： | 徐丰;张巨箭 |
| 地址： | 530000 广西壮族自治区南宁市高新区*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种自适应池化的视频行为识别方法，使用自适应池化的编码形式，可以有效利用视频中的重要信息，并将视频作为一个整体去进行相应的处理，可以对测试视频每一帧进行重要程度预测，并基于重要程度的高低，对视频帧进行池化编码操作。由于是基于当前视频中重要帧的分布来决定视频的特征编码，因此具有自适应的特性，可以对任意视频样本寻找出最适合的描述方案。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 自适应 视频 行为 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种自适应池化的视频行为识别方法，其特征在于，通过如下步骤实现：步骤1：进行视频特征提取网络的预训练，包括基于视频外观的特征描述和基于叠加运动信息的视频特征描述,完成对于视频帧图像的特征描述；步骤2：利用多层感知机的形式构建层数为3层的视频帧重要程度预测模块，其中运用tanh作为非线性单元，在最后一层使用sigmoid激活函数，采用基于历史累积的视频帧重要程度预测方法判断每一帧视频的重要程度，并根据其重要程度不同对视频进行池化编码，计算出视频帧的重要程度以及积累到某一时刻的视频联合特征描述；步骤3：将得到的视频联合特征描述，进行二范数归一化，并使用全连阶层对视频样本进行类别预测，采用标准交叉熵计算预测类别与真实类别之间的损失。
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