基于时空关注度LSTM的行为识别

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针对现有基于视频整体序列结构建模的行为识别方法中,存在着大量时空背景混杂信息,而引起的行为表达的判决能力低和行为类别错误判定的问题,提出一种基于双流特征的时空关注度长短时记忆网络模型.首先,本文定义了一种基于双流的时空关注度模块,其中,空间关注度用于抑制空间背景混杂,时间关注度用于抑制低信息量的视频帧.其次,本文为双流模型设计了两种不同的时空关注度模块,分别讨论不带融合形式和双流融合的形式对行为识别的影响.最后,为了适应不同长度视频的处理需求,本文方法采用分段策略构建行为识别框架,通过调整段的数量自
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