【摘 要】
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行为识别是当今计算机视觉领域的一个研究热点,是一项具有挑战性的任务.行为识别分析与其网络输入数据类型、网络结构、特征融合环节具有密切联系.目前,主流的行为识别网络输
【机 构】
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南通大学信息科学技术学院,计算机软件新技术国家重点实验室（南京大学）,南通智能信息技术联合研究中心,通科微电子学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61871241);教育部产学研合作协同育人基金项目(201802302115);中国交通教育研究会教育科学研究课题(交教研1802-118);南通市科技计划资助项目(JC2018025,JC2018129);南京大学计算机软件新技术国家重点实验室基金项目(KFKT2019B015);江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX19_2056);南通大学-南通智能信息技术
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行为识别是当今计算机视觉领域的一个研究热点,是一项具有挑战性的任务.行为识别分析与其网络输入数据类型、网络结构、特征融合环节具有密切联系.目前,主流的行为识别网络输入数据为RGB图像和光流图像,网络结构主要以双流和3D卷积为主;而特征选择直接影响到识别的效率,多层次的特征融合工作还有很多问题有待解决.针对主流的双流卷积网络输入数据为RGB图像和光流图像的局限,利用低秩空间中稀疏特征能够有效捕捉视频中运动物体信息的特点,对网络输入数据进行补充.同时,针对网络中缺乏信息交互的特点,将深度网络中高层语义信息和低
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