[发明专利]一种基于移动未裁剪网络的视频行为识别方法有效
| 申请号： | 201910443353.1 | 申请日： | 2019-05-27 |
| 公开（公告）号： | CN110188654B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 李春国;徐煜耀;杨绿溪 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V20/52;G06V10/50;G06V10/764;G06N3/0464;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 蒋昱 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 一种基于移动未裁剪网络的视频行为识别方法，本发明在未裁剪网络的基础上，提出基于移动未裁剪网络的视频行为识别方法。本发明先对长时序未裁剪视频进行基于镜头的采样，再利用移动有效卷积网络提取候选段的特征，然后通过分类模块对其生成动作分类分数，接着利用选择模块针对某一动作类别对所有候选段进行排序，最后通过类激活序列相邻分数比较法，选出动作最有可能存在的时序区域。本发明在THUMOS 2014数据集上的行为识别正确率达到了81.9％。另外，本发明在交并比阈值设为0.3的前提下，在此数据集上行为时序检测的平均均值精度达到了28.3。另一方面，可以通过此发明实现为未裁剪的视频数据集进行行为时序标定，进而提升标定效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 移动 裁剪 网络 视频 行为 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于移动未裁剪网络的视频行为识别方法，包括以下步骤，其特征在于：(1)将输入的视频进行基于镜头的采样；(2)将采样后的视频候选段利用移动有效卷积网络提取特征；(3)将移动有效卷积网络提取的特征利用分类模块进行类别打分，得到相应的行为类别分数；(4)将不同的视频候选段通过选择模块利用注意力机制针对某一类别进行注意力权重计算；(5)将不同视频候选段的注意力权重通过类激活序列相邻分数比较法，选出动作最有可能存在的时序区域。
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