[发明专利]一种基于关键帧提取和层次性表述的视频行为识别方法在审
| 申请号： | 201911011339.0 | 申请日： | 2019-10-23 |
| 公开（公告）号： | CN110796058A | 公开（公告）日： | 2020-02-14 |
| 发明（设计）人： | 李楠楠;张世雄;赵翼飞;李若尘;李革;安欣赏;张伟民 | 申请（专利权）人： | 深圳龙岗智能视听研究院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 11440 北京京万通知识产权代理有限公司 | 代理人： | 万学堂;魏振华 |
| 地址： | 518172 广东省深圳市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 一种基于关键帧提取和层次性表述的视频行为识别方法，包括：步骤1)用循环神经网络滑动过整段视频，提取关键帧特征；步骤2)将关键帧特征送入时域卷积神经网络，提取整段视频的表述特征；以及步骤3)进行视频行为分类。该方法通过对原始视频进行中层次特征帧抽取和高层次运动信息抽象的方式来获得整段视频的完整表述，在此基础上设计行为分类器实现从端(视频输入)到端(行为类别输出)视频行为分类。该方法能够实现对于长视频和结构化分布的视频的完整表述；能够满足现实场景下某些对实时运算要求较高的应用需求。 | ||
| 搜索关键词： | 视频 行为分类 关键帧特征 循环神经网络 关键帧提取 层次特征 神经网络 时域卷积 实时运算 视频输入 现实场景 行为识别 应用需求 原始视频 运动信息 层次性 结构化 滑动 抽取 送入 抽象 输出 | ||
【主权项】：
1.一种基于关键帧提取和层次性表述的视频行为识别方法，其特征在于，包括：/n步骤1)用循环神经网络滑动过整段视频，提取关键帧特征；/n步骤2)将所述关键帧特征送入时域卷积神经网络，提取整段视频的表述特征；以及/n步骤3)进行视频行为分类。/n
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