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基于片段关键帧的视频行为识别方法

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视频行为识别是智能视频分析的重要组成部分.近年来,深度学习方法在该领域有了显著的进步,目前得到最佳效果的方法都使用了双流卷积神经网络.现有的行为识别方法大多以均匀采样得到的视频帧作为输入,这可能损失采样间隔中的重要信息.本文提出了一种用于视频行为识别的片段划分和关键帧提取方法,并将两种方法与双流网络结合,在UCF101数据集split1上追平了目前最高的94.2％准确率.

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来源
《第十七届中国虚拟现实大会暨虚拟现实与可视化国际会议（ChinaVRICVRV2017）》||1-6|共6页
会议地点郑州
作者
Li Ming-Xiao; 李鸣晓; Geng Qi-Chuan; 庚琦川; Mo Hong; 莫红; Wu Wei; 吴威; Zhou Zhong; 周忠;
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作者单位

中国计算机学会;

中国系统仿真学会;

中国图象图形学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类
关键词
视频行为识别; 片段划分; 关键帧; 双流卷积神经网络; 深度学习;

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