基于3D ResNet-LSTM的人体行为识别模型构建研究

作     者：余胜 

作者机构：韶关学院信息工程学院广东韶关512005 

基　　金：韶关市科技计划项目(NO.210728114530796) 韶关学院校级科研重点项目 韶关学院人才引进项目 

出 版 物：《电脑知识与技术》 (Computer Knowledge and Technology)

年 卷 期：2024年第20卷第18期

页      码：7-10页

摘      要：人体行为识别在智能家居、安防、群体突发事件识别等方面有着广泛的应用,是智能视频数据处理领域重点研究内容之一。针对卷积神经网络不能学习长时序运动特征、而LSTM网络仅关注时序信息而忽略表观特征的问题,提出了一种3D ResNet-LSTM人体行为识别模型。首先,对输入视频进行按时间轴平均分成三段,在三个视频段内随机抽取L×256×256的视频子段作为网络模型的输入。其次,以ResNet网络为基础,设计了3D ResNet用于处理视频段,学习行为动作的表观特征和短时序信息。最后,设计了一个两层的LSTM网络,完成行为动作长时序特征的学习,利用SoftMax层完成行为识别的任务,得到最终结果。实验结果表明,在UCF101数据集的识别准确率为93.6%,具有很好的识别性能。

主 题 词：卷积神经网络 深度学习 人体行为识别 LSTM 

学科分类：0401[教育学-教育学类] 04[教育学] 040102[040102] 

D　O　I：10.14004/j.cnki.ckt.2024.0845

馆 藏 号：203128760...