【摘 要】
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针对目前多数的行为识别算法都是视频分类和时序定位的问题.通过对双流网络结构进行改进,构建出一种3D单阶段的时空定位双流网络,实现对视频中人的行为进行分类,同时可以实时地对人在视频中位置进行准确定位.为了验证效果的有效性,通过使用Kinect2.0摄像头采集训练的视频数据集,并使用不同的网络进行对比,最终得出基于改进的双流网络的行为识别算法的准确率可以达到68.9％,召回率可以达到94.5％,resnext101网络结构得到结果的准确率为66.2％,召回率为94.1％,与resnext101对比,改进的网络
【机 构】
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三峡大学计算机与信息学院,湖北宜昌443002
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针对目前多数的行为识别算法都是视频分类和时序定位的问题.通过对双流网络结构进行改进,构建出一种3D单阶段的时空定位双流网络,实现对视频中人的行为进行分类,同时可以实时地对人在视频中位置进行准确定位.为了验证效果的有效性,通过使用Kinect2.0摄像头采集训练的视频数据集,并使用不同的网络进行对比,最终得出基于改进的双流网络的行为识别算法的准确率可以达到68.9％,召回率可以达到94.5％,resnext101网络结构得到结果的准确率为66.2％,召回率为94.1％,与resnext101对比,改进的网络准确率提升了2.7％,召回率提升了0.4％.实验结果表明,改进的单阶段的双流网络减少了网络参数且具有更好的性能,同时可以对视频中人的空间位置进行实时定位.
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