一种基于2D时空信息提取的行为识别算法

来源 :智能系统学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：liongliong494

【摘要】

：

基于计算机视觉的人体行为识别技术是当前的研究热点,其在行为检测、视频监控等领域都有着广泛的应用价值。传统的行为识别方法,计算比较繁琐,时效性不高。深度学习的发展极大提高了行为识别算法准确性,但是此类方法和图像处理领域相比,效果上存在一定的差距。设计了一种基于DenseNet的新颖的行为识别算法,该算法以DenseNet做为网络的架构,通过2D卷积操作进行时空信息的学习,在视频中选取用于表征行为的帧

【作者】

：

刘董经典孟雪纯张紫欣杨旭牛强

【机构】

：

中国矿业大学计算机科学与技术学院

【出处】

：

智能系统学报

【发表日期】

：

2020年05期

【关键词】

：

行为识别视频分析神经网络深度学习卷积神经网络分类时空特征提取密集连接卷积网络 behavior recognition video analysi

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目(51674255).

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