[发明专利]基于压缩奖惩机制的视频行为识别方法在审
| 申请号： | 202010011032.7 | 申请日： | 2020-01-06 |
| 公开（公告）号： | CN111178319A | 公开（公告）日： | 2020-05-19 |
| 发明（设计）人： | 张丽红;郭磊 | 申请（专利权）人： | 山西大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 太原申立德知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 14115 | 代理人： | 程园园 |
| 地址： | 030006*** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明属于计算机视觉领域，涉及一种基于压缩奖惩机制的视频行为识别方法。主要解决了目前视频行为识别方法存在计算量大、鲁棒性差、以及准确率低等技术问题。本发明设计了含有压缩奖惩机制的卷积神经网络用于视频行为识别。网络基于时间分段网络构建，先将视频分为三段，从每个片段随机提取光流图像和RGB帧，再分别输入到时间与空间网络,通过压缩与奖惩操作对提取到的特征加权，对加权后的时间与空间特征在时间与空间两个通道上对行为分别作出初步预测；然后把每个片段的初步预测结果融合得到视频级预测结果；最后将视频级预测结果融合得到视频行为识别结果。在数据集UCF101与HMDB51上进行了实验，结果表明，与其他模型相比，该模型具有较高的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 压缩 奖惩 机制 视频 行为 识别 方法 | ||
【主权项】：
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