结合空间和运动特征的行为识别算法

作     者：冀振前 冯秀芳 JI Zhen-qian;FENG Xiu-fang

作者机构：太原理工大学软件学院山西太原030024 

基　　金：山西省重点研发计划基金项目(202102020101007) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2024年第45卷第7期

页      码：2157-2165页

摘      要：针对视频行为识别方法中运动特征不足导致识别精度低的问题,提出一种结合空间和运动特征的行为识别算法。通过空间和运动两路卷积提取特征。空间卷积采用Res2Net作为主干网络并添加注意力模块;运动卷积细粒度地分为局部和全局特征,构造自适应通道序列重构模块提取局部特征,采用逐帧特征信息作差后聚合的方法提取全局特征。将运动和空间特征信息融合后,经过全连接层输出类别。该模型在UCF101和HMDB51数据集上准确率达到95.6%和70.7%,与传统算法相比,识别精度得到一定提升,验证了该算法的有效性。

主 题 词：行为识别 卷积神经网络 深度学习 残差网络 计算机视觉 运动特征 空间特征 

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

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2024.07.032

馆 藏 号：203128745...