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基于部件的行为识别方法给图像行为识别领域提供了一种新的思路,即将人体行为识别看成是一种人体各个部件行为的组合。但是这种方法完全忽视了除人以外的任何东西,导致了某些姿态过于相似的行为无法区分。针对这一不足,在基于部件(Part-based)的行为识别方法基础上,提出了基于场景-部件(Scene-Part based)的行为识别方法。实验过程中利用卷积神经网络将部件和场景的外观特征转换为行为特征,并通过全连接层将所有特征连接,进行人体行为类别的最终判定。在Standford40和PASCAL VOC20