【摘 要】
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人体行为识别技术具有很强的实用性,可以应用于诸多领域。近年来,深度学习中的卷积神经网络在视频人体行为识别任务中取得了显著的成绩。但以往的许多研究方法在对长时间视频进行特征提取时尺度单一,因此模型准确率还有较大提升空间。另外三维卷积神经网络参数量大、计算程度复杂也一直是人体行为识别领域的一个重要研究问题。这些问题的存在阻碍了人体行为识别技术的发展与应用。因此,为了解决人体行为识别中存在的这两个问题,
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人体行为识别技术具有很强的实用性,可以应用于诸多领域。近年来,深度学习中的卷积神经网络在视频人体行为识别任务中取得了显著的成绩。但以往的许多研究方法在对长时间视频进行特征提取时尺度单一,因此模型准确率还有较大提升空间。另外三维卷积神经网络参数量大、计算程度复杂也一直是人体行为识别领域的一个重要研究问题。这些问题的存在阻碍了人体行为识别技术的发展与应用。因此,为了解决人体行为识别中存在的这两个问题,本文针对性的提出了两种人体行为识别网络,并在人体行为识别数据集上对其进行了实验验证,实验结果证明了模型的有效性。具体内容如下:（1）提出了一种多尺度时空聚合网络。重点关注多尺度特征的提取,因为它们具有最丰富的时空信息。通过对特征通道的分组以及使用不同尺寸大小的卷积核来提取多尺度时空信息,同时在组内加入了残差连接以此来对不同卷积之间进行信息互补。整个网络由多个多尺度时空聚合模块堆叠而成。最后在人体行为识别数据集Something-V1上进行训练测试,并对结果进行了分析和验证。实验结果证明多尺度时空聚合网络可以对长时间范围进行有效建模并提升识别精度。（2）提出了一种轻量级分组时空聚合网络。通过对特征通道进行分组以及有效分解三维卷积核的方式降低模型参数量,同时又使用深度可分离卷积代替普通卷积来减少卷积中的冗余计算。整个网络由多个轻量级分组时空聚合模块堆叠而成。最后在人体行为识别数据集Something-V1上进行训练测试,并分析了模型的复杂程度。实验证明轻量级分组时空聚合网络有效的减少了网络的参数量,降低了计算复杂度,以低于二维卷积神经网络的参数量实现了三维卷积神经网络的性能。除此之外,本文还通过实验证明了所提出方法可以应用于工程领域。最后对本文所提出的人体行为识别方法进行总结,指出今后的改进方向,并对未来人体行为识别领域发展进行了展望。
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