[发明专利]基于YOLOv3和词袋模型的行为识别方法有效
| 申请号： | 202110044439.4 | 申请日： | 2021-01-13 |
| 公开（公告）号： | CN112784722B | 公开（公告）日： | 2022-08-09 |
| 发明（设计）人： | 宋琳;赵君喜;单义冬 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V20/40;G06V10/46;G06K9/62;G06V10/762;G06V10/80 |
| 代理公司： | 南京正联知识产权代理有限公司 32243 | 代理人： | 王素琴 |
| 地址： | 210012 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 基于YOLOv3和词袋模型的行为识别方法，包括如下步骤：读取视频帧，用YOLOv3网络进行目标检测，返回目标的位置信息；截取目标区域、生成动作序列；对动作序列中的序列帧进行预处理，然后分别提取多尺度HOG特征和SIFT特征；对提取的多尺度HOG特征和SIFT特征进行特征加权融合；利用K‑means聚类算法对上一步骤加权融合后得到的融合特征进行聚类，构造视觉词典；将动作序列的视觉词典向量输入SVM多分类器模型进行训练和识别。本方法利用YOLOv3网络检测目标并准确截取目标区域，将其和词袋模型结合，减少训练参数和背景噪声，在KTH数据集上识别率达到96.09%，为视频行为的高效、精准识别提供了新的方法。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 yolov3 模型 行为 识别 方法 | ||
【主权项】：
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