【摘 要】
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随着云计算和边缘计算在国内互联网产业的飞速发展,人们已经习惯在社交平台和摄像机下生活。同时,在智能监控和智慧交通以及时下最流行的网络短视频等领域也生产了大量的视频数据。如何更好的理解视频中丰富的行为信息从而为后续广泛的应用提供决策辅助也成为了一个重要的研究课题。相比于图像任务的学习,视频的本质更具有时空性。本文针对如何有效获取视频里的时空信息以及如何解决视频信息的长时间依赖问题,从以下两个角度出发
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随着云计算和边缘计算在国内互联网产业的飞速发展,人们已经习惯在社交平台和摄像机下生活。同时,在智能监控和智慧交通以及时下最流行的网络短视频等领域也生产了大量的视频数据。如何更好的理解视频中丰富的行为信息从而为后续广泛的应用提供决策辅助也成为了一个重要的研究课题。相比于图像任务的学习,视频的本质更具有时空性。本文针对如何有效获取视频里的时空信息以及如何解决视频信息的长时间依赖问题,从以下两个角度出发进行了动作识别方法的研究。（1）提出了一种融合注意力机制的动作识别方法。该方法旨在有效地在一个统一的2D CNN框架中对时空和运动特征进行编码。首先提出了一个融入注意力机制的“时空-运动”模块,它包含一个通道式时空聚合模块来提取时空特征和一个通道式运动激励模块来有效编码运动特征。然后用“时空-运动”模块取代Res Net架构中的原始残差块,最终构成了本文的动作识别网络。（2）提出了一种基于多核卷积LSTM网络的动作识别方法。本文首先确定了卷积核大小与卷积LSTM网络中时空建模的关系,因此提出用一组不同维度的卷积核序列来取代多输出通道的单个卷积核。然后通过一个额外的卷积层来整合其多核输出,最终构成的动作识别网络可以对视频进行高效而准确的分类。为了验证本文所提出的两种动作识别方法的可行性,本文在公开数据集UCF101、HMDB51、Something-Something V1以及Sports-1M上进行了多组对比及验证实验。实验结果表明,本文提出的两种方法都可以有效地提高动作识别精度。
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