基于改进双流ResNet网络的人体行为识别算法研究

贾永乐; 周李涌; 刘月峰; 弓彦章

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基于改进双流ResNet网络的人体行为识别算法研究

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针对现有的双流卷积神经网络,无法充分的融合视频的时序信息,从而对视频的行为理解不充分的问题,提出了一种改进的双流网络模型.首先在原双流网络中,分别将VGG-16神经网络替换为改进的ResNet神经网络,对单帧RGB图像特征进行预处理,将提取到的数据特征输入到改进的残差网络中.其次,在时间流部分,将连续光流图作为改进的ResNet网络结构的输入.最后,将得到的空间静态信息和运动信息在Fusion层进行融合,利用Softmax最大似然函数完成行为识别的任务,得到最终结果.实验结果表明:在UCF-101和HMDB-51数据集上,识别算法的平均精度分别为94.2%和68.4%,与传统方法相比,准确率有所提升,验证了该方法的有效性.

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来源
《内蒙古科技大学学报》|2023年第2期|145-148|共4页
作者
贾永乐; 周李涌; 刘月峰; 弓彦章;
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作者单位

内蒙古科技大学信息工程学院;

内蒙古自治区纪监察大数据实验室包头大数据研发应用中心;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TS749.7;
关键词
ResNet; 光流图; 时空特征; 人体行为识别;

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