【摘 要】
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计算机视觉的快速发展为自动分析视频序列图像创造了必要条件,基于海量视频进行人体行为识别来保证周围环境的安全成为了一个热门的研究话题。人体异常行为指的是和人们常识相违背或者可能有危险后果出现的行为。目前人体行为识别在数据集和建模方面都存在的很大的挑战。本文基于ResNet网络模型进行实验,通过分别在时间转换模块上添加通道激励和运动激励进行改进,利用改进后的网络对射击、击剑、撞击、拳击、抽烟等人体异常
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计算机视觉的快速发展为自动分析视频序列图像创造了必要条件,基于海量视频进行人体行为识别来保证周围环境的安全成为了一个热门的研究话题。人体异常行为指的是和人们常识相违背或者可能有危险后果出现的行为。目前人体行为识别在数据集和建模方面都存在的很大的挑战。本文基于ResNet网络模型进行实验,通过分别在时间转换模块上添加通道激励和运动激励进行改进,利用改进后的网络对射击、击剑、撞击、拳击、抽烟等人体异常行为进行识别。本文主要的研究内容如下:本文在ResNet网络的基础上,添加时间移位模块,该网络可进行空间建模,并且捕捉时间关系,计算成本与未添加时间移位模块的成本相当,但该网络并不能对动作进行明确地时间建模。为解决这一问题,本文在原有的时间转换模块上进行改进,对其分别添加通道激励和运动激励。通过以上改进,经过多次在HMDB51和UCF101数据集上训练和测试,识别准确率均有一定的提升,添加通道激励时的识别准确率分别达到72.092%和94.74%,添加运动激励时的准确率分别达到70.980%和94.502%。最后,在人体异常行为识别数据集上进行训练和测试,在时间转换模块上添加通道激励的识别准确率为96.687%,在时间转换模块上添加运动激励的识别准确率为96.386%。识别准确率较高,证明了经过改进后的行为识别方法的可行性。
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