基于光流特征的卷积神经网络行为识别研究

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计算机视觉领域的迅速发展,以及现代社会安防意识的逐步提高,基于视频的行为识别研究在人类日常生活的各个方面有着重要的意义和应用价值。国内外学者在行为识别这一研究领域已经有了一定的发展成果,在深度学习出现之前,研究思路一般是首先对视频样本提取行为特征,然后进行行为识别分类。而深度学习卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)技术的出现,带来了行为识别领域的新篇章,CNN能够自动地从输入数据中逐层地学习特征,并且对平移、缩放、旋转等变换具有不变性,广泛应用于各个领域。在深入了解行为识别领域研究现状以及CNN结构原理的基础上,针对行为识别过程的实时性和准确性问题,在时间分段网络进行行为识别的基础上,提出了基于CeLiu算法求解光流场图像的行为识别过程,经过实验对比验证,这种算法对最终的行为识别准确率有了一定的提高,但实时性反而有所下降。为了进一步提高行为识别过程的实时性和准确率,将通过CNN自动提取光流场的算法FlowNet2.0引入到行为识别过程中,在光流的求解过程经过双线性采样、闭合解求边界等方法的处理,可以得到具有尖锐运动边界的平滑光流场图像,然后将网络输出光流场图像进行格式转换以及标准化灰度化处理,降低冗余度,实验结果表明:用这种方法得到的光流场图像结合时间分段网络进行行为识别,取得了很好的识别效果,同时大幅度提高了整个识别过程的实时性。
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