基于关注度网络的行为识别

来源 :智能计算机与应用 | 被引量 : 3次 | 上传用户：wolfboy5566

【摘要】

：

行为识别是计算机视觉领域的一个重要研究课题,具有广泛的应用前景。针对现实中对视频整体序列结构建模会增加大量的冗余信息,提出了一种基于时空关注度长短期记忆网络(Spatial-Temporal Attention Long-Short Term Memory,STALSTM)的行为识别框架,提高了行为识别效率。利用GoogLeNet逐层卷积视频帧,自动聚合蕴含边、角和线等底层特征以生成具有显著结构性

【作者】

：

周义范楼苗张舟

【机构】

：

合肥工业大学计算机与信息学院

【出处】

：

智能计算机与应用

【发表日期】

：

2019年06期

【关键词】

：

行为识别长短期记忆网络关注度光流掩膜 action recognitionLong-Short Term Memoryattentionoptical f

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