基于视觉注意力的人体行为识别

• 作者: 孔言 张千 梁鸿
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 行为识别 双流架构 卷积神经网络(CNN) 视频表示 视觉注意力
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 专论·综述
• 页码范围: 42-48
• 页数: 7页
• 字数: 5016字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.006873

摘要

视频中人体行为识别是近年来计算机视觉中的一个重要研究领域,但是现有的方法对于视频表示方式存在不足,无法聚焦于图像内的显著区域.提出了一种基于视觉注意力的深度卷积神经网络,可以有效地为视频表示特征附加一个权重,对特征中的有益区域进行注意,实现更加准确的行为识别.在自建的Oilfield-7油田数据集和HMDB51数据集上进行了实验,以此来验证适用于油田现场人体行为所提出的网络模型的有效性.实验结果表明,所提的方法与已取得优异表现的双流架构相比具有一定的优越性.