[发明专利]一种基于Attention-LSTM网络的视频行为识别方法有效
| 申请号： | 201811397129.5 | 申请日： | 2018-11-22 |
| 公开（公告）号： | CN109740419B | 公开（公告）日： | 2021-03-02 |
| 发明（设计）人： | 陆生礼;庞伟;向丽苹;范雪梅;舒程昊;吴成路;阮小千;梁彪;邹涛 | 申请（专利权）人： | 东南大学;东南大学—无锡集成电路技术研究所;南京三宝科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 施昊 |
| 地址： | 214135 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Attention‑LSTM网络的视频行为识别方法。通过光流图序列生成模块对输入的RGB图序列进行变换，得到光流图序列；将光流图序列与原RGB图序列输入时域注意力取帧模块，分别选取两种图序列中非冗余的关键帧；将两种图的关键帧序列输入AlexNet网络特征提取模块，分别提取出两种帧图的时序特征和空间特征，通过特征分权加强模块，对最后一层卷积层输出的特征图执行加重与动作相关性强的特征权重的操作；将两个AlexNet网络特征提取模块输出的特征图输入LSTM网络行为识别模块，分别对两种图片进行识别，并将两种识别结果通过融合模块按比例融合，得到最终的视频行为识别结果。本发明不仅能实现从视频中识别行为的功能，且能提高识别的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 attention lstm 网络 视频 行为 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于Attention‑LSTM网络的视频行为识别方法，其特征在于，首先，通过光流图序列生成模块对输入的RGB图序列进行变换，得到光流图序列；其次，将得到的光流图序列与原RGB图序列输入时域注意力取帧模块，分别选取两种图序列中非冗余的关键帧；然后，将两种图的关键帧序列输入AlexNet网络特征提取模块，分别提取出两种帧图的时序特征和空间特征，同时，在AlexNet网络的最后一层卷积层与全连接层之间通过特征分权加强模块，对最后一层卷积层输出的特征图执行加重与动作相关性强的特征权重的操作；将两个AlexNet网络特征提取模块输出的特征图输入LSTM网络行为识别模块，分别对两种图片进行识别，并将两种识别结果通过融合模块按比例融合，得到最终的视频行为识别结果。
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