【摘 要】
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针对现有的3D卷积神经网络（3D Convolutional Neural Networks,3DCNN）行为识别算法将输入视频分块划分为固定长度,其包含的行为信息可能冗余或不全的问题,提出了解决方案。利用
【基金项目】
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四川省教育厅科研项目(No.16ZB0032)
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针对现有的3D卷积神经网络（3D Convolutional Neural Networks,3DCNN）行为识别算法将输入视频分块划分为固定长度,其包含的行为信息可能冗余或不全的问题,提出了解决方案。利用人体运动质点轨迹的特性定义了人体原子行为;以原子行为的长度作为视频分块的长度进行视频划分,得到包含完整信息的人体行为。3DCNN要求输入数据必须是相同维度,而原子行为视频块长度不同。为此改进了空间金字塔池化（3D Spatial Pyramid Pooling,3D SPP）技术,以适用于不同长度视频处
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