[发明专利]基于注意力机制和3D卷积神经网络的人体行为识别方法有效
| 申请号： | 201810463529.5 | 申请日： | 2018-05-15 |
| 公开（公告）号： | CN108830157B | 公开（公告）日： | 2021-01-22 |
| 发明（设计）人： | 袁和金;牛为华;张颖;崔克彬 | 申请（专利权）人： | 华北电力大学（保定） |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 石家庄开言知识产权代理事务所(普通合伙) 13127 | 代理人： | 赵俊娇 |
| 地址： | 071003 河*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于注意力机制和3D卷积神经网络的人体行为识别方法,该人体行为识别方法构建了一个3D卷积神经网络,该3D卷积神经网络的输入层包括原始灰度图和注意力矩阵两个通道。该方法中构建了识别视频中的人体行为的3D CNN模型，引入了注意力机制，计算两帧间的距离作为注意力矩阵，和原始人体行为视频序列构成双通道输入到构建的3D CNN中，让卷积操作对视觉重点区域进行着重特征提取。同时，对3DCNN结构进行优化，在网络中加入Dropout层随机冻结网络部分连接权值，使用ReLU激活函数，提高网络稀疏性，解决随着维度增加、层数加深引起的计算量剧增、梯度消失的问题，防止小数据集下的过拟合，提升网络识别准确率的同时减小时间的损耗。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 注意力 机制 卷积 神经网络 人体 行为 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于注意力机制和3D卷积神经网络的人体行为识别方法,其特征在于，该人体行为识别方法构建了一个3D卷积神经网络,该3D卷积神经网络的输入层包括原始灰度图和注意力矩阵两个通道。
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