[发明专利]基于注意力增强三维时空表征学习的视频行为识别方法有效
| 申请号： | 201910721902.7 | 申请日： | 2019-08-06 |
| 公开（公告）号： | CN110458085B | 公开（公告）日： | 2022-02-08 |
| 发明（设计）人： | 石珍生;郑海永 | 申请（专利权）人： | 中国海洋大学 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆敏创专利代理事务所(普通合伙) 50253 | 代理人： | 陈千 |
| 地址： | 266100 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于注意力增强三维时空表征学习的视频行为识别方法，设计了时空注意力增强残差学习模块，其采用双分支残差学习结构，包括用于对输入数据进行特征处理的主干分支和用于基于该输入数据进行注意力特征学习的注意力掩膜分支，且两个分支的输出集成在一起，由此产生时空注意力增强功能，提升了识别精度，另外，将时空注意力增强残差学习模块嵌入到主网络中，使时空注意力增强残差学习模块的主干分支复用主网络的基本网络单元从而形成整体的网络模型，在保证识别精度的前提下，网络结构简单、轻量且灵活。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 注意力 增强 三维 时空 表征 学习 视频 行为 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于注意力增强三维时空表征学习的视频行为识别方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS1：建立主网络和时空注意力增强残差学习模块，所述时空注意力增强残差学习模块包括用于对输入数据进行特征处理的主干分支和用于基于该输入数据进行注意力特征学习的注意力掩膜分支；/n所述注意力掩膜分支包括相串联的注意力单元和归一化单元，所述主干分支包括至少一个基本网络单元，所述注意力掩膜分支通过注意力单元来提取注意力特征，并在通过归一化单元生成三维时空范围内注意力特征的概率分布信息后通过函数H(X)＝(1+M(X))*T(X)与所述主干分支联合在一起，从而输出注意力增强的时空特征；其中，H(X)表示注意力增强的时空特征，M(X)表示所述归一化单元输出的信息，T(X)表示所述主干分支输出的信息；/nS2：将时空注意力增强残差学习模块嵌入到所述主网络的网络卷积层中，使主干分支中的基本网络单元与所述主网络的基本网络单元复用从而形成总体的网络模型；/nS3：用训练集训练所述网络模型，优化参数得到注意力增强的识别网络；/nS4：将测试集输入到所述识别网络中进行视频行为识别。/n
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国海洋大学，未经中国海洋大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910721902.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种基于倒置残差网络的人脸年龄估计方法
- 下一篇：车辆重识别方法及装置
