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摘要:
为了改进特征学习在提取目标运动方向及运动幅度等方面的能力,提高动作识别精度,提出一种基于光流约束自编码器的动作特征学习算法.该算法是一种基于单层正则化自编码器的无监督特征学习算法,使用神经网络重构视频像素并将对应的运动光流作为正则化项.该神经网络在学习动作外观信息的同时能够编码物体的运动信息,生成联合编码动作特征.在多个标准动作数据集上的实验结果表明,光流约束自编码器能有效提取目标的运动部分,增加动作特征的判别能力,在相同的动作识别框架下该算法超越了经典的单层动作特征学习算法.
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文献信息
篇名 基于光流约束自编码器的动作识别
来源期刊 东南大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 动作识别 特征学习 正则化自编码器 光流约束自编码器
年,卷(期) 2017,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 691-696
页数 6页 分类号 TP181
字数 3708字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-0505.2017.04.011
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孙长银 东南大学自动化学院 40 378 10.0 18.0
2 金立左 东南大学自动化学院 72 548 11.0 21.0
3 李亚玮 东南大学自动化学院 1 6 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
动作识别
特征学习
正则化自编码器
光流约束自编码器
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
东南大学学报(自然科学版)
双月刊
1001-0505
32-1178/N
大16开
南京四牌楼2号
28-15
1955
chi
出版文献量(篇)
5216
总下载数(次)
12
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