[发明专利]基于残差式3D CNN和多模态特征融合策略的视频动作识别方法有效
| 申请号： | 202010107288.8 | 申请日： | 2020-02-21 |
| 公开（公告）号： | CN111325155B | 公开（公告）日： | 2022-09-23 |
| 发明（设计）人： | 张祖凡;吕宗明;甘臣权;张家波 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人： | 赵荣之 |
| 地址： | 400065 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于残差式3D CNN和多模态特征融合策略的视频动作识别方法，属于计算机视觉与深度学习领域。首先将传统C3D网络连接方式改为残差式连接；采用核分解技术将3D卷积核拆解，得到一个空间卷积核，与并行的多个不同时间尺度时间核，再在空间卷积核后插入注意力模型，得到A3D残差模块并将其堆叠成的残差网络。搭建双流动作识别模型，将RGB图像特征和光流特征输入到空间流网络和时间流网络中，并提取出多级卷积特征层特征，再利用多级特征融合策略对两个网络进行融合，实现时空特征互补；最后将分数级融合后的全局视频动作描述子通过PCA降维，再用SVM分类器完成动作分类。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 残差式 cnn 多模态 特征 融合 策略 视频 动作 识别 方法 | ||
【主权项】：
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