来源:《微电子学与计算机》2019年第03期  作者:毛志强;马翠红;崔金龙;王毅;
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基于双流卷积与双中心loss的行为识别研究

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针对行为视频中相似动作类内差异大、类间差异小,识别准确率不高的问题,提出了一种基于双流卷积网络与双中心loss的行为识别方法.该方法首先构建双流卷积网络结构,以C3Dnet模型作为双流结构的基础模型,分别提取多尺度RGB视频帧中的表观短时运动信息和堆叠光流图中的长时运动信息;然后将双流结构提取的深度信息经长短时记忆(LSTM)网络解析后进行特征融合;最后,利用基于双中心loss的2C-softmax目标函数,来最大化类间距离和最小化类内距离,从而实现相似动作的分类与识别.在数据集KTH上的实验结果表明,该方法能够准确识别相似动作,识别准确率可达98.2%,具有很好的识别效果.(本文共计5页)......[继续阅读本文]

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