【摘 要】
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目前行为识别方法更关注动作本身,但短视频中包含的信息比较少,需要利用视频中的多种特征信息,提高任务行为识别的准确率。因此,对基于场景和行为联合特征的短视频行为识别方
【基金项目】
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北京市自然科学基金No. 4172013;北京市自然科学基金-海淀原始创新联合基金 No. L182007;国家自然科学基金No. 61702020
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目前行为识别方法更关注动作本身,但短视频中包含的信息比较少,需要利用视频中的多种特征信息,提高任务行为识别的准确率。因此,对基于场景和行为联合特征的短视频行为识别方法进行了研究,利用场景信息作为上下文信息,提高传统单一行为识别网络的效果。首先对短视频中的场景特征利用深度融合网络进行提取;然后对短视频中的行为特征利用可变卷积网络进行RGB特征和Flow特征提取;最后利用字典学习的方法对构建的联合特征进行稀疏表示,提取出更具解释性的特征信息。在Charades测试集top-5准确率为33%,优于传统单一行为识
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