【摘 要】
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为了高效、准确地获得视频中的行为类别和运动信息,减少计算的复杂度,文中提出一种融合特征传播和时域分割网络的视频行为识别算法.首先将视频分为3个小片段,分别从相应片段
【机 构】
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湘潭大学信息工程学院,LED照明驱动与控制应用工程技术研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(61602397,61502407)
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为了高效、准确地获得视频中的行为类别和运动信息,减少计算的复杂度,文中提出一种融合特征传播和时域分割网络的视频行为识别算法.首先将视频分为3个小片段,分别从相应片段中提取关键帧,从而实现对长时间视频的建模;然后设计一个包含特征传播表观信息流和FlowNet运动信息流的改进时域分割网络(P-TSN),分别以RGB关键帧、RGB非关键帧、光流图为输入提取视频的表观信息流和运动信息流;最后将改进时域分割网络的BN-Inception描述子进行平均加权融合后送入Softmax层进行行为识别.在UCF101和HMD
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