结合分水岭和回归网络的视频时序动作选举算法

• 作者: 李景宏 王国锐 王斐 黄韵文
• 来源期刊: 中国激光
• 学科: 工学
• 关键词: 机器视觉 视频时序检测 动作定位 金字塔池化 时序上下文
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 全息与信息处理
• 页码范围: 270-278
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/CJL201946.1109001

摘要

针对时序动作选举任务,设计一种两段式动作候选区域选举网络.第一段将改进的分水岭算法应用于一维时序信号,通过浸水聚类产生多种不同长度的候选区域,实现动作时序边界的粗定位,进而提出一种时序金字塔结构化方法,引入动作片段的上下文信息模块,对候选区域的主体信息和上下文信息进行结构化建模,生成一个增强的全局特征.第二段利用时序坐标回归算法定位动作边界,同时加入动作/背景分类器过滤背景候选区域,得到更加精确的时序边界.整个网络以三维卷积神经网络(C3D)提取的单元级特征进行训练,挖掘了视频时域和空域的丰富语义,在提升算法精度的同时大大提升了训练效率.在两大基准数据集Thumos 14和ActivityNet上进行测试,结果表明,与已有方法相比,两段式视频时序动作选举算法达到了最优平均召回率,可有效提高动作定位的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李景宏		12	71	5.0	8.0
2	王斐		18	162	7.0	12.0
3	黄韵文		1	0	0.0	0.0
4	王国锐		1	0	0.0	0.0