基于ResC3D神经网络的视频动作识别算法

作     者：李浩男 龚捷 LI Haonan;GONG Jie

作者机构：西南石油大学计算机科学学院四川成都610500 

出 版 物：《智能物联技术》 (Technology of Io T& AI)

年 卷 期：2023年第55卷第2期

页      码：19-23页

摘      要：基于深度学习的C3D网络被广泛应用于人体动作识别领域,但其识别准确率仍有较大提升空间。为了获得更好的识别准确率,本文改进了C3D的网络卷积结构并加深了网络层次,但网络深度的提高也会使网络出现梯度消失、梯度爆炸以及网络退化问题。针对这些问题,本文又将改进的C3D网络与ResNet50网络进行融合,在C3D网络中加入了残差结构,以此设计了ResC3D神经网络。将ResC3D网络模型在UCF101数据集上进行训练和验证,识别准确率达到了88.9%,相较于原始C3D网络的准确率提升了8.7%。

主 题 词：动作识别 深度学习 三维卷积神经网络 残差神经网络 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

馆 藏 号：203124009...