基于改进3D卷积神经网络的行为识别

张小俊; 李辰政; 孙凌宇; 张明路

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基于改进3D卷积神经网络的行为识别

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cqvip:鉴于基于视频的人体行为识别中的视频流数据过于庞大,3D卷积核参数设置过多,存在训练时间较长,调参困难等问题,以3D卷积神经网络为基础,提出一种将3D卷积核拆分成空间域和时间域两种卷积核的神经网络结构。两种卷积核分别形成两个数据流进行交互,同时引入残差网络以优化网络结构,减少参数设置。将所提方法应用于两个行为识别数据集KTH和UCF101上进行训练验证,其行为识别准确率分别为96.2%和90.7%。结果表明,较改进前的神经网络框架,所提方法在保证动作识别准确度的前提下,训练速度提高了7.5%~7.8%。该方法可以有效降低深度学习进行行为识别的硬件要求,提高模型训练效率,并可以广泛应用于智能机器人领域。

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来源
《计算机集成制造系统》 |2019年第8期|2000-2006|共7页
作者
张小俊; 李辰政; 孙凌宇; 张明路;
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作者单位

河北工业大学机械工程学院天津 300130;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类智能机器人;
关键词
行为识别; 3D卷积神经网络; 残差网络; 双数据流; 深度学习理论;

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