基于光流约束自编码器的动作识别

摘要：

为了改进特征学习在提取目标运动方向及运动幅度等方面的能力,提高动作识别精度,提出一种基于光流约束自编码器的动作特征学习算法.该算法是一种基于单层正则化自编码器的无监督特征学习算法,使用神经网络重构视频像素并将对应的运动光流作为正则化项.该神经网络在学习动作外观信息的同时能够编码物体的运动信息,生成联合编码动作特征.在多个标准动作数据集上的实验结果表明,光流约束自编码器能有效提取目标的运动部分,增加动作特征的判别能力,在相同的动作识别框架下该算法超越了经典的单层动作特征学习算法.

关键词：动作识别、特征学习、正则化自编码器、光流约束自编码器

所属期刊栏目：47

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目 61402426

在线出版日期：2017-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：691-696