【摘 要】
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现有人体行为识别算法主要依赖于粗粒度的视频特征,但这些特征不足以有效描述人体行为的动作构成,从而降低了深度学习模型对易混淆行为的识别能力。该研究提出了一种基于人体部件的视频行为识别方法,通过学习人体细粒度部件的动作表示,自底向上地学习人体行为视频表征。该方法主要包含:(1)部件特征增强模块,用于增强基于图像的人体部件特征;(2)部件特征融合模块,用于融合人体各部件特征以形成人体特征;(3)人体特征
【机 构】
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中国科学院深圳先进技术研究院,中国科学院大学
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现有人体行为识别算法主要依赖于粗粒度的视频特征,但这些特征不足以有效描述人体行为的动作构成,从而降低了深度学习模型对易混淆行为的识别能力。该研究提出了一种基于人体部件的视频行为识别方法,通过学习人体细粒度部件的动作表示,自底向上地学习人体行为视频表征。该方法主要包含:(1)部件特征增强模块,用于增强基于图像的人体部件特征;(2)部件特征融合模块,用于融合人体各部件特征以形成人体特征;(3)人体特征增强模块,用于增强视频帧中所有人的人体特征。该方法在国际标准数据库UCF101和HMDB51上进行的实验
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