【摘 要】
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视频行为识别具有重要学术价值和大的应用前景,使得它迅速成为计算机视觉领域的研究热点。因此,引起了研究人员和相关机构的极大兴趣。但是,行为识别仍然是一个非常具有挑战性的问题,因为一些现实数据都是从网页视频或者电影片段等中获取,包含了大量摄像机运动、复杂背景以及类内差异过大等问题。所以,提取有效的特征对于行为识别无疑是非常重要的。本文针对现有行为识别方法进行总结与分析,作出了以下几点贡献:首先,针对传
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视频行为识别具有重要学术价值和大的应用前景,使得它迅速成为计算机视觉领域的研究热点。因此,引起了研究人员和相关机构的极大兴趣。但是,行为识别仍然是一个非常具有挑战性的问题,因为一些现实数据都是从网页视频或者电影片段等中获取,包含了大量摄像机运动、复杂背景以及类内差异过大等问题。所以,提取有效的特征对于行为识别无疑是非常重要的。本文针对现有行为识别方法进行总结与分析,作出了以下几点贡献:首先,针对传统3D卷积神经网络需要固定长度的网络输入问题,本文提出了一种自适应视频镜头分割策略,它尝试在不破坏语义结构的情况下保留运动信息和合适的时间依赖,实现了网络自适应长度的输入。该策略通过考虑相邻帧之间的运动变化信息,捕获了视频序列中的短时依赖关系;然后,通过空时金字塔池化网络(STPP)提取视频片段内的中时依赖关系;接着,提出了一种长期时间池化方法,捕获了视频段与段之间的长时依赖关系。最终,自适应长时间网络被构建,得到最终固定长度的自适应长时描述子(Adaptive Long-Term Descriptor,ALTD)。其次,构建了多区域注意力空间网络。通过结合全局注意力网络和局部多区域网络,空间流网络能够得到融合全局和局部信息的多区域注意力描述子(Multi-Regions Attention Descriptor,MRAD)。其中,全局注意力网络通过添加注意力模块,提高了全局注意力特征的鉴别性,并通过在局部多区域网络中添加局部精确约束,提高了局部多区域特征的精确性。再次,提出了新的行为识别架构ALT-MRA(Adaptive Long-Term Descriptor and Multi-Regions Attention Descriptor),该架构通过融合时间流信息和空间流信息,双流结合最终提升了行为识别的准确率。并在UCF101和HMDB51数据库上,对本文提出的所有行为识别方法进行了验证,并与最新方法进行了对比分析。实验结果证明了本文所有方法的有效性。最后,对本文的研究内容进行了总结与讨论,进一步地,给出了行为识别未来工作。
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