【摘 要】
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近年来,自动学习特征的深度学习方法在视频行为识别领域中不断被挖掘探索。在总结了常用的行为识别数据集的基础上,对传统的行为识别方法以及深度学习的相关基础原理进行了概
【机 构】
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杭州电子科技大学; 浙江宇视科技有限公司;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.61772162,No.U1866209);国家重点研发计划资助项目(No.2018YFC0831503);浙江省自然科学基金资助项目(No.LYl6F020016);浙江省重点研发计划资助项目(No.2018C01059,No.2019C01062)~~
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近年来,自动学习特征的深度学习方法在视频行为识别领域中不断被挖掘探索。在总结了常用的行为识别数据集的基础上,对传统的行为识别方法以及深度学习的相关基础原理进行了概述,着重对基于不同输入内容与不同深度网络的行为识别方法进行了较为全面、系统性的总结、对比与分析。最后,对深度学习在行为识别领域的发展做了总结并展望了未来的发展趋势。
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