基于双流卷积神经网络的人体行为识别方法

摘要：

时序行为检测是指在一段未分割的长视频中,检测出其中包含的若干行为片段的起止时间和类别.针对该项任务,提出基于双流卷积神经网络的行为检测模型.首先使用双流卷积神经网络提取视频的特征序列,然后使用TAG(Temporal Actionness Grouping)生成行为提议,为了构建高质量的行为提议,将行为提议送入边界回归网络中修正边界,使之更为贴近真实数据,再将行为提议扩展为含有上下文信息的三段式特征设计,最后使用多层感知机对行为进行识别.实验结果表明,本算法在THUMOS 2014数据集和ActivityNet v1.3数据集获得较好的识别率.

关键词：行为识别、双流卷积神经网络、深度学习、时序行为检测

所属期刊栏目：28

资助基金：国家自然科学基金61472196,61672305

在线出版日期：2019-07-25（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：234-239