[发明专利]一种非局部双流卷积神经网络模型的人体行为识别方法在审

专利信息
申请号: 201911053686.X 申请日: 2019-10-31
公开(公告)号: CN110826462A 公开(公告)日: 2020-02-21
发明(设计)人: 周云;陈淑荣 申请(专利权)人: 上海海事大学
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 上海元好知识产权代理有限公司 31323 代理人: 包姝晴;张静洁
地址: 201306 上海市*** 国省代码: 上海;31
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摘要: 发明涉及一种非局部双流卷积神经网络模型的人体行为识别方法,在双流卷积神经网络模型的基础上改进了两支分流网络,在空间流CNN和时间流CNN中加入非局部特征提取模块,用以提取到更全面更清晰的特征图,一定程度上加深网络的深度,有效缓解网络过拟合,还能够提取样本的非局部特征,对输入的特征图进行去躁处理,解决行为视频中背景环境复杂,人体行为多样且动作相似性大等原因导致识别准确率不高的问题。本发明还在损失层采用A‑softmax损失函数进行训练,在softmax函数的基础上对分类角度添加了m倍数的限制,还对全连接层的权值W和偏置b做出限制,使样本的类间距离更大、类内距离更小,从而得到更好的识别精度,最终获得鉴别能力更强的深度学习模型。
搜索关键词: 一种 局部 双流 卷积 神经网络 模型 人体 行为 识别 方法
【主权项】:
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