改进长效递归卷积网络的暴力行为识别

• 作者: 张俊 李永 梁起明
• 来源期刊: 武警工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 暴力行为识别 卷积神经网络 长短记忆网络 长效递归卷积网络 智能视频监控
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 信息通信与指挥保障研究
• 页码范围: 1-5
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

针对传统视频暴力行为识别步骤繁琐,难以投入实际应用的问题,提出端到端的改进长效递归神经网络.使用神经网络学习视频帧的深层视觉特征,进行时序建模,通过全连接层分类,判断视频行为是否为暴力行为;扩充Hockey数据集,提高模型泛化效果;在训练阶段使用数据增强技术,降低过拟合风险.最终在Hockey数据集和扩充的数据集上分别取得了96.5％和95.97％的最优准确率.实验数据表明:该方法可以有效识别暴力行为.