【摘 要】
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针对LSTM网络无法充分提取短时信息导致人体行为识别率不高的问题,提出一种基于上下文特征融合的卷积长短时记忆网络联合优化架构,用于仅具有RGB数据的行为识别网络。使用3D
【基金项目】
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陕西省重点研发计划(No.2017ZDXM-GY-005);西安市科技计划项目(No.201805040YD18CG24(5)
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针对LSTM网络无法充分提取短时信息导致人体行为识别率不高的问题,提出一种基于上下文特征融合的卷积长短时记忆网络联合优化架构,用于仅具有RGB数据的行为识别网络。使用3D卷积核对输入的动作序列提取其空间特征和短时时间特征,并将多通道信息进行融合,将融合后的特征送入下一级卷积神经网络和LSTM层中进行长期时间的特征学习,获取上下文的长期时空信息,最后用Softmax分类器进行人体行为的分类。实验结果表明,在人体行为识别公开数据集UCF-101上,提出的基于上下文特征融合的卷积长短时记忆网络的平均识别准确率达
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