基于卷积神经网络的人体行为识别方法

• 作者: 查永亮 陈华华
• 来源期刊: 杭州电子科技大学学报（自然科学版）
• 关键词: 深度残差网络 BN-Inception网络 空间时间网络 光流
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 页码范围: 18-23
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.13954/j.cnki.hdu.2019.06.004

摘要

为了更高效地识别视频中的人体行为,解决长时间视频密集采样导致计算成本过高的问题,提出一种深度残差网络和BN-Inception网络相组合的空间时间网络.用深度残差网络构建视频的空间网络,并用BN-Inception网络构建视频的时间网络.通过稀疏采样的方式提取视频中的图像和光流特征图,并将视频图像送入空间网络训练,将光流送入时间网络训练,得出各自的行为识别准确率,再将空间网络和时间网络的输出得分进行融合,得出最终识别准确率.在UCF-101和HMDB-51数据集上分别取得了94.5％和70.1％的准确率,优于很多行为识别方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈华华	杭州电子科技大学通信工程学院	33	223	9.0	14.0
2	查永亮	杭州电子科技大学通信工程学院	1	1	1.0	1.0