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混合卷积的残差网络与注意力结合的动作视频识别方法

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本发明公开了一种混合卷积的残差网络与注意力结合的动作视频识别方法。包括：1)读取动作视频中人的动作，然后将动作视频转换为原始视频帧图像；2)分别使用时间抽样、随机裁剪和亮度调整的方法对动作视频的视频帧进行数据增强，组成获得视频帧图像；3)构建注意力模块，利用注意力模块构建混合卷积块，级联混合卷积块构建基于混合卷积的残差网络与注意力结合的混合卷积残差网络模型，用混合卷积残差网络模型对视频帧图像进行时空特征学习，获取关键特征图；4)使用Softmax分类层对关键特征图进行分类。本发明在扩展网络深度的同时，保留视频帧的特征信息，充分融合时空特征，提高重要通道特征的相关度，有效地提高动作识别的预测性能。

著录项

公开/公告号CN112149504A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-12-29

原文格式PDF
申请/专利权人浙江理工大学;
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申请/专利号CN202010849991.6
发明设计人杨慧敏;田秋红;
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申请日2020-08-21
分类号G06K9/00(20060101);G06K9/32(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);
代理机构33200 杭州求是专利事务所有限公司;
代理人林超
地址 310018 浙江省杭州市江干经济开发区2号大街928号
入库时间 2023-06-19 09:21:28

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