基于改进的深度神经网络的人体动作识别模型
Improved deep convolutional neural network for human action recognition
成都信息工程大学 a. 计算机学院; b. 软件工程学院, 成都 610225
摘要
针对现有人体动作识别方法需输入固定长度的视频段、未充分利用时空信息等问题，提出一种基于时空金字塔和注意力机制相结合的深度神经网络模型，将包含时空金字塔的3D-CNN和添加时空注意力机制的LSTM模型相结合，实现了对视频段的多尺度处理和对动作的复杂时空信息的充分利用。以RGB图像和光流场作为空域和时域的输入，以融合金字塔池化层的运动和外观特征后的融合特征作为融合域的输入，最后采用决策融合策略获得最终动作识别结果。在UCF101和HMDB51数据集上进行实验，分别取得了94.2%和70.5%的识别准确率。实验结果表明，改进的网络模型在基于视频的人体动作识别任务上获得了较高的识别准确率。
基金项目
四川省教育厅重点科研资助项目(17ZA0064)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.06.0361
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第10期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 3107-3111
文章编号: 1001-3695(2019)10-050-3107-05
发布历史
[2019-10-05] 印刷出版
引用本文
何冰倩, 魏维, 张斌, 等. 基于改进的深度神经网络的人体动作识别模型 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (10): 3107-3111. (He Bingqian, Wei Wei, Zhang Bin, et al. Improved deep convolutional neural network for human action recognition [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (10): 3107-3111. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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