联合场景和行为特征的短视频行为识别

• 作者: 周丽娜 宋艳艳 董旭 谭励
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 场景识别 行为识别 字典学习 深度学习 视频理解
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 图形图像
• 页码范围: 1754-1761
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1909044

摘要

目前行为识别方法更关注动作本身,但短视频中包含的信息比较少,需要利用视频中的多种特征信息,提高任务行为识别的准确率.因此,对基于场景和行为联合特征的短视频行为识别方法进行了研究,利用场景信息作为上下文信息,提高传统单一行为识别网络的效果.首先对短视频中的场景特征利用深度融合网络进行提取;然后对短视频中的行为特征利用可变卷积网络进行RGB特征和Flow特征提取;最后利用字典学习的方法对构建的联合特征进行稀疏表示,提取出更具解释性的特征信息.在Charades测试集top-5准确率为33％,优于传统单一行为识别网络,使行为识别效果更加准确.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谭励		54	205	8.0	11.0
2	董旭		3	12	1.0	3.0
3	周丽娜		1	0	0.0	0.0
4	宋艳艳		3	0	0.0	0.0