基于三维卷积稠密网络的视频行为识别算法

• 作者: 刘新 李刚 顾广华
• 来源期刊: 中国科技论文
• 学科: 工学
• 关键词: 行为识别 三维卷积神经网络 深度学习 DenseNet
• 年，卷（期）: 2018,（14）
• 页码范围: 1634-1638,1663
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4791字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-2783.2018.14.012

摘要

提出了一种基于三维卷积稠密网络的视频行为识别算法,利用三维卷积进行卷积操作,获取视频中人体行为的特征,并基于DenseNet的连接方式进行网络层级连接,得到高维特征,从而构建三维卷积稠密Dense-3D网络,以进行视频中的人体行为识别.分别在数据集KTH和UCF-101上进行测试,实验结果均表明所构建网络结构在视频行为识别任务中有着较好的识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李刚	燕山大学信息科学与工程学院	41	192	9.0	10.0
5	顾广华	燕山大学信息科学与工程学院	30	191	8.0	13.0
9	刘新	燕山大学信息科学与工程学院	2	3	1.0	1.0