双流卷积网络相关论文
步态是一种具有安全性、保密性、唯一性的行为特征,可以通过无接触获取。根据步态特征的特点,步态特征适用于监控场景的身份鉴别。......
人体行为识别旨在对视频监控中的人体行为进行检索并识别，是人工智能领域的研究热点。基于传统方法的人体行为识别算法存在对样本数......
随着智慧城市建设的发展以及安防摄像头的广泛部署,社会公共安全需求日益增加,人工的视频监控方式已经不能满足需要,利用计算机视......
行为识别在智能监控、虚拟现实、视频检索、人机交互、客户类型、购物行为分析等现实生活中有着广泛的应用，但杂乱的背景、目标遮挡......
为了识别RGB-D视频中的人体动作,针对视频中运动信息利用不充分的问题,提出了一种基于运动学动态图的人体动作识别方法.首先利用RG......
双流卷积网络能够在视频中建模表观和运动信息,是行为识别中一种重要的基础网络模型.然而,这种模型只能学习单帧的空间信息和少数......
人体行为识别是当前计算机视觉领域的一个重要研究分支。针对视频人体行为识别任务需要大型数据集预训练以及无法有效利用跨时间信......
为了更好地对人体动作的长时时域信息进行建模,提出了一种结合时序动态图和双流卷积网络的人体行为识别算法.首先,利用双向顺序池......
随着工业技术的不断发展,工业生产逐渐趋于现代化、智能化,但在许多生产环节中仍需人工完成,此时工人将处于危险状态,可能会发生意......
近年来,随着智慧城市建设的推进,人们对安防领域也有了更高的需求,对视频中的行为进行识别越来越成为重要的研究方向。传统的视频......
大多数视频行为识别任务中都是同等处理网络提取到的时空信息,为了忽略无关信息而关注重点信息,本文设计了含有压缩奖惩机制的卷积......
针对长短时记忆网络(LSTM)不能充分提取视频前后关联信息导致识别精度偏低的问题,提出一种基于时空双流融合网络与Attention算法。......
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针对行为视频中相似动作类内差异大、类间差异小,识别准确率不高的问题,提出了一种基于双流卷积网络与双中心loss的行为识别方法.......
为充分利用视频序列中长时运动特征,提高行为识别准确率,提出一种深度残差长短时记忆(LSTM)双流卷积融合网络结构。以Res-C3Dnet作......
近些年来,随着互联网和多媒体技术的飞速发展,数字资源正处于指数式的增长状态,数字视频作为数字资源中的重要组成部分,已经进入人......
针对视频序列中人体动作类内差异大、类间差异小、识别准确率不高的问题,本文提出了一种基于时空双流融合网络与加性余量Softmax (......
