[发明专利]一种基于双流卷积网络的视频中人体行为识别方法在审
| 申请号： | 201911132228.5 | 申请日： | 2019-11-19 |
| 公开（公告）号： | CN110909658A | 公开（公告）日： | 2020-03-24 |
| 发明（设计）人： | 邓毅彪;蔡强;李海生;毛典辉;颜津 | 申请（专利权）人： | 北京工商大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100048*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于双流卷积网络的视频中人体行为识别方法，涉及计算机视觉领域。本发明的目的是识别出视频片段中出现的人体行为。本发明包括：将视频片段预处理成连续的视频帧；对视频帧进行稀疏采样；将采样到的视频帧输入到所设计的行为识别网络模型中，利用卷积操作初步提取卷积特征；然后将特征向量同时输入空间流分支和时间流分支，分别提取视频的空间外观特征和时序运动特征；将两种特征融合后输入分类器中，得到视频片段中人体行为的识别结果。本发明利用卷积网络预测光流场，节省了大量的计算时间和存储空间，并融合了视频的外观特征和运动特征，利用两种特征信息互补来表征人体行为，提高识别的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 双流 卷积 网络 视频 人体 行为 识别 方法 | ||
【主权项】：
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