【摘 要】
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近年来,随着计算机软硬件技术的发展,视频数据在互联网上呈指数式增长,基于视频的人体行为识别是对视频数据进行有效管理和分析的主要组成部分。本文利用深度学习相关理论,围绕准确识别视频中的人体行为的问题,从时间序列和空间特征两个维度展开研究。主要研究内容如下:（1）针对直接对全连接层输出的一维向量特征做时间序列建模而带来的识别效果不佳的问题,本文利用卷积长短期记忆神经网络（ConvLSTM）对卷积层输出
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近年来,随着计算机软硬件技术的发展,视频数据在互联网上呈指数式增长,基于视频的人体行为识别是对视频数据进行有效管理和分析的主要组成部分。本文利用深度学习相关理论,围绕准确识别视频中的人体行为的问题,从时间序列和空间特征两个维度展开研究。主要研究内容如下:（1）针对直接对全连接层输出的一维向量特征做时间序列建模而带来的识别效果不佳的问题,本文利用卷积长短期记忆神经网络（ConvLSTM）对卷积层输出的特征图做兼顾空间信息的时间序列建模。为了更精准地捕捉行为动作,使用长短期记忆神经网络（LSTM）对ConvLSTM输出的特征做进一步视频描述。同时在特征提取网络中融入注意力机制以便提取到利于行为识别的特征,并探讨了融入的最佳时机。（2）为解决直接使用LSTM网络最后时刻的输出特征代表整个视频特征所导致的识别准确率不高的问题,本文设计聚合网络对LSTM所有时间点的输出做自适应聚合:首先对输入特征进行扫描得到权重系数;其次根据权重系数和已聚合得到的特征向量将输入特征融入聚合向量直到扫描完成得到最终的视频描述。改进后的人体行为识别模型的在数据集UCF101上识别准确率达到91.26%,比直接使用LSTM网络最后时刻的输出特征代表整个视频特征的建模方式提高5个百分点。（3）为充分利用空间信息和时间信息,本文使用权重融合的方式,将使用ConvLSTM和LSTM对卷积层输出的特征图建模的识别结果,与使用LSTM和自适应网络对全连接层输出的一维全局特征建模的识别结果进行融合,融合特征送入分类器得到最后的识别结果。空间信息和时间信息的融合使得识别效果进一步提升,识别准确率达到95.68%。
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