資料介紹
為了高效、準確地獲得視頻中的行為類別和運動信息,減少計算的復雜度,文中提出一種融合特征傳播和時域分割網(wǎng)絡的視頻行為識別算法。首先將視頻分為3個小片段,分別從相應片段中提取關鍵幀,從而實現(xiàn)對長時間視的建模;然后設計一個包含特征傳播表觀信息流和 Flow Net運動信息流的改進時域分割網(wǎng)絡(PTSN),分別以RGB關鍵幀、RGB非關鍵幀、光流圖為輸入提取視頻的表觀信息流和運動信息流;最后將改進時域分割網(wǎng)絡的BN- - Inception描述子進行平均加權融合后送入 Softmax層進行行為識別。在UCF101和HMDB51這2個數(shù)據(jù)集上分別取得了946%和694%的識別準確率,表眀該算法能夠有效地獲得視頻中空域表觀信息和時域運動信息,提高了視頻行為識別的準確率。
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