基于视觉注意力的人体行为识别

孔言; 梁鸿; 张千

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基于视觉注意力的人体行为识别

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视频中人体行为识别是近年来计算机视觉中的一个重要研究领域,但是现有的方法对于视频表示方式存在不足,无法聚焦于图像内的显著区域.提出了一种基于视觉注意力的深度卷积神经网络,可以有效地为视频表示特征附加一个权重,对特征中的有益区域进行注意,实现更加准确的行为识别.在自建的Oilfield-7油田数据集和HMDB51数据集上进行了实验,以此来验证适用于油田现场人体行为所提出的网络模型的有效性.实验结果表明,所提的方法与已取得优异表现的双流架构相比具有一定的优越性.

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来源
《计算机系统应用》 |2019年第5期|42-48|共7页
作者
孔言; 梁鸿; 张千;
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作者单位

中国石油大学 (华东) 计算机与通信工程学院;

青岛 266580;

中国石油大学 (华东) 计算机与通信工程学院;

青岛 266580;

中国石油大学 (华东) 计算机与通信工程学院;

青岛 266580;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类
关键词
行为识别; 双流架构; 卷积神经网络(CNN); 视频表示; 视觉注意力;

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