计算机应用研究

作者：程石磊,解梅,马争,李思琦,

单位：电子科技大学信息与通信工程学院,成都611731；

关键词：行为识别,深度学习,多时间划分,深度聚合特征,

基金：国家自然科学基金资助项目(61271288)；四川省科技计划项目(2018SZ0357)；；

重点研究了视频中的人体行为识别问题，提出了基于多时域划分的深度聚合特征的行为识别算法。通过多时间划分的采样形式，丰富行为深度特征的多样性，并引入多聚合中心，量化深度特征与聚合中心的残差关系，进而形成人体行为的结构化建模方法，构建可以学习复杂行为特征分布的深度聚合模型，解决时间跨度较长时的人体行为分类问题。通过在开源行为数据集UCF101与HMDB51上的实验，验证了算法的有效性和先进性。

来源：2021年第2期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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