【摘 要】
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近年来,互联网飞速发展,视频数据激增,视频中人物的动作可以传递很多信息。智能化处理这些信息数据尤为重要,因此视频分析领域逐渐成为一个重要的研究课题。随着深度学习在图片分类领域取得极大的成功,分类和动作检测等视频分析任务也获得了很多技术支持。本文的研究重点就是基于视频的时序行为检测任务,即从未修剪的视频中捕获动作实例并分类,为了能够在保证行为检测候选建议的可靠性的前提下提升计算效率,从对时间上下文信
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近年来,互联网飞速发展,视频数据激增,视频中人物的动作可以传递很多信息。智能化处理这些信息数据尤为重要,因此视频分析领域逐渐成为一个重要的研究课题。随着深度学习在图片分类领域取得极大的成功,分类和动作检测等视频分析任务也获得了很多技术支持。本文的研究重点就是基于视频的时序行为检测任务,即从未修剪的视频中捕获动作实例并分类,为了能够在保证行为检测候选建议的可靠性的前提下提升计算效率,从对时间上下文信息进行建模以捕获精准的时间边界和减少模型参数两个角度出发,设计一种基于边界生成器的人体行为检测模型,具体工作如下:（1）针对传统2D卷积方法难以学习时空特征的问题,采用C3D和双流TSN两种动作识别模型在Activity Net1.3视频数据集上训练,提取时空特征,并在UCF-101数据集上进行分类实验,测试模型性能。（2）基于计算边界概率的动作检测方法在生成动作建议方面虽然有效,但是效率低下,针对这一问题设计一个高效的边界生成器模型,通过加入非线性建议生成算法,关注特征序列的各个时间点生成密集的候选建议特征向量,目的是在保证候选建议可靠性的前提下减少模型参数,提高训练速度。在分类阶段加入了一种基于特征和建议两方面分别计算再融合的双边分类方式评估模型的分类性能。通过在Activity Net1.3和THUMOS14数据集上进行实验证明该模型的有效性。（3）本文结合边界生成器模型在幼儿注意力评估系统项目的数据集上生成建议并进行了分类,进一步证明该模型的有效性和泛化能力。综上所述,本文通过实验结果证明了边界生成器模型生成动作建议的可靠性,在训练速度方面相对之前的基于边界生成算法有了大幅度提升。
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