标题:基于多级图像序列和卷积神经网络的人体行为识别
作者:马淼;李贻斌
作者机构:[马淼] 山东大学控制科学与工程学院, 济南, 山东 250061, 中国.;[李贻斌] 山东大学控制科学与工程学院, 济南, 山东 250061, 中国 更多
通讯作者:Li, YB(liyb@sdu.edu.cn)
通讯作者地址:[Li, Y.-B] College of Control Science and Engineering, Shandong UniversityChina;
来源:吉林大学学报. 工学版
出版年:2017
卷:47
期:4
页码:1244-1252
DOI:10.13229/j.cnki.jdxbgxb201704033
关键词:人工智能; 行为识别; 视频理解; 卷积神经网络
摘要:首先,构造出能获得更丰富人体行为信息的四级图像序列结构,并分别用卷积神经网络进行处理,从而得到包含表观、运动、前景和背景信息的特征。然后,提出了 一种对视频中行为进行分解的方法,将完整行为分解为由粗略到细致的子行为,从而得到更细致的人体行为描述,获取到更具代表性的行为特征。最后,通过两个行 为数据集上的验证及对比实验证明了该方法可有效提高行为识别的准确度。
收录类别:EI;CSCD;SCOPUS
Scopus被引频次:1
资源类型:期刊论文
原文链接:https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85028057612&doi=10.13229%2fj.cnki.jdxbgxb201704033&partnerID=40&md5=e15f8f045b6b7d9797a212782df114cf
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