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基于三维卷积稠密网络的视频行为识别算法

         

摘要

提出了一种基于三维卷积稠密网络的视频行为识别算法,利用三维卷积进行卷积操作,获取视频中人体行为的特征,并基于DenseNet的连接方式进行网络层级连接,得到高维特征,从而构建三维卷积稠密Dense-3D网络,以进行视频中的人体行为识别。分别在数据集KTH和UCF-101上进行测试,实验结果均表明所构建网络结构在视频行为识别任务中有着较好的识别效果。

著录项

  • 来源
    《中国科技论文》 |2018年第14期|P.1634-1638|共6页
  • 作者

    李刚; 刘新; 顾广华;

  • 作者单位

    [1]燕山大学信息科学与工程学院;

    河北秦皇岛066004;

    [2]燕山大学河北省信息传输与信号处理重点实验室;

    河北秦皇岛066004;

    [1]燕山大学信息科学与工程学院;

    河北秦皇岛066004;

    [2]燕山大学河北省信息传输与信号处理重点实验室;

    河北秦皇岛066004;

    [1]燕山大学信息科学与工程学院;

    河北秦皇岛066004;

    [2]燕山大学河北省信息传输与信号处理重点实验室;

    河北秦皇岛066004;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 CHI
  • 中图分类 模式识别与装置;
  • 关键词

    行为识别; 三维卷积神经网络; 深度学习; DenseNet;

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