基于场景先验知识的室内人体行为识别方法

摘要：

目前,室内人体行为识别技术被广泛应用于视频内容理解、居家养老、医疗护理等领域,现有研究方法更多的是对人体行为进行建模,忽略了视频中场景与人体行为间的联系.为了充分利用场景信息与室内人体运动的关联性,文中对基于场景先验知识的室内人体行为识别方法进行了研究,提出了一种基于场景先验知识的双流膨胀3D行为识别网络(Scene-Prior Know-ledge Inflated 3D ConvNet,SPI3D).首先使用ResNet152网络提取场景特征进行场景分类,再基于场景分类的结果,引入量化后的场景先验知识,通过对权值进行约束来优化总体目标函数.另外,针对现有数据集多聚焦于人体行为特征、场景复杂且场景特征不明显的问题,自建了室内场景-行为识别数据集(Scene-Action DataBase,SADB).实验结果表明,在SADB数据集上,SPI3D网络的识别准确率为87.9％,比直接利用I3D网络的识别准确率高6％.由此可见,引入场景先验知识后的室内人体行为识别模型具有更好的表现.

关键词：场景识别;深度学习;先验知识;行为识别

所属期刊栏目：49

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2022-01-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：225-232