【摘 要】
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当前行为识别方法在不同视角下的识别准确率较低,该文提出一种视角无关的时空关联深度视频行为识别方法。首先,运用深度卷积神经网络的全连接层将不同视角下的人体姿态映射到
【机 构】
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燕山大学信息科学与工程学院,中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室,河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61305113);河北省自然科学基金(F2016203358);中国博士后基金(2018M631620);燕山大学博士基金(BL18007)~~
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当前行为识别方法在不同视角下的识别准确率较低,该文提出一种视角无关的时空关联深度视频行为识别方法。首先,运用深度卷积神经网络的全连接层将不同视角下的人体姿态映射到与视角无关的高维空间,以构建空间域下深度行为视频的人体姿态模型(HPM);其次,考虑视频序列帧之间的时空相关性,在每个神经元激活的时间序列中分段应用时间等级池化(RP)函数,实现对视频时间子序列的编码;然后,将傅里叶时间金字塔(FTP)算法作用于每一个池化后的时间序列,并加以连接产生最终的时空特征表示;最后,在不同数据集上,基于不同方法进行了行为
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