【摘 要】
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三维数学模型擅长描述连续性视频流数据的多维度信息,是视频分类研究中的重要手段.将多个顺序模型融合(Merge)后通过全连接(Dense)的方式构建了融合的三维卷积神经网络模型(3
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院; 复旦大学管理学院;
【基金项目】
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上海市自然科学基金项目(15ZR1428600)资助;上海市浦江人才项目(16PJ1407600)资助;中国博士后科学基金项目(2017M610230)资助;国家自然科学基金重点项目(61332009)资助
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三维数学模型擅长描述连续性视频流数据的多维度信息,是视频分类研究中的重要手段.将多个顺序模型融合(Merge)后通过全连接(Dense)的方式构建了融合的三维卷积神经网络模型(3DConvNet_Ensemble),解决了单个三维卷积神经网络模型训练不充分性和低相关性问题.对UCF-101视频流数据集的101类场景进行动作行为分类实验,结果表明该模型在UCF-101数据集上获得了87. 7%的分类准确率,相比二维ConvNet和三维ConvNet模型的分类准确率分别提高了32%和17%.
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