结合Attention-ConvLSTM的双流卷积行为识别

来源 :小型微型计算机系统 | 被引量 : 1次 | 上传用户：hljhrbsccd

【摘要】

：

针对传统方法在通过视频数据进行人体行为识别的过程中,无法准确分析长时间范围的运动信息,不能很好地利用运动信息中的局部特征和其空间关系.提出将基于注意力机制的卷积长短时记忆神经网络(Attention-ConvLSTM)与传统的双流卷积进行结合,实现了对视频数据中运动信息的非线性特征更好的学习,对局部显著特征及其空间关系更好的利用.本文还设计了新的正则交叉熵损失函数,使得扩展之后的神经网络实现更快的

【作者】

：

揭志浩曾明如周鑫恒何强

【机构】

：

南昌大学信息工程学院,南昌330031

【出处】

：

小型微型计算机系统

【发表日期】

：

2021年02期

【关键词】

：

人体行为识别双流卷积注意力机制卷积长短时记忆神经网络

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