一种多网融合的分阶段考生行为识别检测算法

王林; 田晨光

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针对现有考场考生行为识别存在检测范围小、识别准确率不高的问题,提出了一种多网融合的考生行为识别检测算法.考生定位采用轻量化检测网络Yolov4-Tiny并对其进行改进.首先,在主干部分嵌入通道空间双注意力机制CBAM,解决了考场中考生小目标和遮挡目标难以识别的问题.其次,在特征提取后引入PPM金字塔池化结构,能够提高网络获取全局信息的能力.然后,将改进后的网络融入Alphapose人体姿态估计模型提取出考生的骨骼关键点坐标信息.最后,通过时空图卷积神经网络ST-GCN进行行为分类.实验表明,通过迁移学习的方式在数据集NTU-RGB+D得到预训练模型,最终在考生行为数据集上对4类行为识别的平均准确率达到了94.6%,能够有效的完成考场中考生的行为识别检测任务.

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来源
《微电子学与计算机》 |2023年第9期|45-54|共10页
作者
王林; 田晨光;
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作者单位

西安理工大学自动化与信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
目标检测; 人体姿态估计; 行为识别; 时空图卷积; 迁移学习;

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