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基于ActionVLAD池化與分層深度學習網(wǎng)絡的組群行為識別方法
關(guān)鍵詞：組群行為識別 局部聚合描述符 雙流網(wǎng)絡 分層長短時記憶
摘要：構(gòu)建端到端的深度學習網(wǎng)絡結(jié)合局部聚合描述符(Action vector of locally aggregateddescriptor,ActionVLAD)池化層和多層長短時記憶(Long short time memory,LSTM)解決組群行為識別問題。在傳統(tǒng)的單一圖像信息(Red Green Blue,RGB)作為深度學習網(wǎng)絡的輸入基礎上,添加密集光流信息(Dense_flow),描述視頻幀間的運動,作為雙流網(wǎng)絡的輸入;通過底層LSTM對特征信息進行建模,由融合的雙流特征來表示個人行為;而ActionVLAD池化層可以對不同時間、圖片不同位置的特征進行融合,從而更好地融合個人信息;最后頂層LSTM連接Softmax分類器,通過融合的個人信息判斷組群活動。在Collective activity dataset數(shù)據(jù)集上的測試實驗獲得了82.3%的平均識別精度。
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