[发明专利]一种深度视频行为识别方法及系统有效
| 申请号： | 201910346049.5 | 申请日： | 2019-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN110059662B | 公开（公告）日： | 2021-03-23 |
| 发明（设计）人： | 马昕;武寒波;宋锐;荣学文;田国会;李贻斌 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 董雪 |
| 地址： | 250061 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种深度视频行为识别方法及系统，包括：把深度视频的动态图像序列表示作为CNNs的输入，在CNNs卷积层后嵌入通道与时空兴趣点注意力模型，对卷积特征图进行优化调整。最后，将全局平均池化应用于输入深度视频的被调整后的卷积特征图中，生成行为视频的特征表示，并将其输入到LSTM网络中，捕获人体行为的时间信息并进行分类。在三个具有挑战性的公共人体行为数据集上进行评估，实验结果表明，本发明方法能够提取具有辨识力的时空信息，显著地提升视频人体行为识别的性能。与其他现有方法相比，该方法有效地提高了行为识别率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 视频 行为 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种深度视频行为识别方法，其特征在于，包括：获取深度视频信息，得到该深度视频的动态图像序列表示；将深度视频的动态图像序列表示作为CNNs的输入；在CNNs卷积层后嵌入通道与时空兴趣点注意力模型，对卷积特征图进行优化调整；将全局平均池化应用于所述深度视频的被调整后的卷积特征图中，生成行为视频的特征表示；将行为视频的特征表示输入到LSTM网络中，捕获人体行为的时间信息并进行分类。
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