【摘 要】
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本文提出了一个深度时空信息网络.加入了反映动作时空信息的光流来获取时序信息,通过3D卷积网络检测结果,得到视频中动作发生的候选区域及其动作分类.在此基础上,本文通过构
【机 构】
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天津工业大学电子与信息工程学院,天津工业大学计算机科学与软件学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61771340,61302127,61403278);中国博士后科学基金(2015M570228);天津市应用基础与前沿技术研究计划(15JCYBJC16600);天津市自然科学基金(16JCYBJC42300);津市高等学校创新团队培养计划(TD13-5032)资助
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本文提出了一个深度时空信息网络.加入了反映动作时空信息的光流来获取时序信息,通过3D卷积网络检测结果,得到视频中动作发生的候选区域及其动作分类.在此基础上,本文通过构建动作状态检测网络,对得到的候选区域进行修补,从而可以得到更为精确的动作发生的时间区域.实验结果表明,相对于现有的方法,本文的方法有效地提高了时序动作区域的定位精度.
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