基于双通道特征自适应融合的红外行为识别方法

摘要：

针对现有行为识别算法在红外视频中表现不佳的问题,提出一种基于双通道特征自适应融合的红外行为识别算法.在该方法中,2个通道提取的特征分别是改进的密集轨迹特征和光流卷积神经网络特征.改进的密集轨迹特征是在原始密集轨迹特征中加入灰度值权重,强调红外视频的成像特征;光流卷积神经网络特征是在原始视频对应的光流图序列中提取的,该特征具有较强的全局描述能力.通过自适应融合模型将2个通道特征的概率输出进行自适应融合,得到最终识别结果.实验结果表明,在现有红外行为识别数据集上,该算法有效地提高了识别准确率.

关键词：行为识别、红外视频、双通道特征、自适应融合

所属期刊栏目：29

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61571071,61102131;重庆市科委自然科学基金cstc2014jcyjA40048;重庆邮电大学大学文峰创新创业项目WF201404The National Natural Science Foundation of China61571071,61102131;The Natural Science Foundation of Chongqing Science and Technology Commissioncstc2014jcyjA40048;The Wenfeng Innovation and Start-up Project of Chongqing University of Posts and TelecommunicationsWF201404

在线出版日期：2017-07-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：389-395