【摘 要】
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行为识别作为计算机视觉的重要研究领域,在视频监控、视频摘要、视频搜索等诸多方面有着广泛的应用需求,然而视频数据比图像多了时间维度的信息,因此如何快速准确地在视频数据中提取有用信息为视频分析而言带来了巨大的挑战。本文借助深度学习技术和视觉注意力机制对视频中的人物行为进行识别:深度学习借助神经网络来让计算机对现实世界中的数据进行模式识别,不需要认为设计特征;视觉注意力主张人类在观察图像与视频时大脑会重
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行为识别作为计算机视觉的重要研究领域,在视频监控、视频摘要、视频搜索等诸多方面有着广泛的应用需求,然而视频数据比图像多了时间维度的信息,因此如何快速准确地在视频数据中提取有用信息为视频分析而言带来了巨大的挑战。本文借助深度学习技术和视觉注意力机制对视频中的人物行为进行识别:深度学习借助神经网络来让计算机对现实世界中的数据进行模式识别,不需要认为设计特征;视觉注意力主张人类在观察图像与视频时大脑会重点关注某些区域,而不是均匀地将注意力分配在整副图像上,该机制适合分析视频这样动态变化的数据。本文不仅在技术上对深度神经网络进行了改进,还提出了一种新的视频行为识别模型框架。本文提出了通过卷积神经网络对视频帧提取多模态的特征,将视频数据转化为特征序列,之后通过LSTM递归神经网络对时序视频进行建模,同时将视觉注意力机制加入到LSTM递归神经网络中,使得模型在对视频数据进行建模的同时,赋予其对数据进行记忆-预测的功能,模型具有类似与人一样分配注意力的能力。本文提出的基于视觉注意力的模型在公开数据集ucf11和hmdb51上获得了89%和82%以上的准确率,远超传统的视频分析算法以及基础的深度神经网络,同时通过可视化的方法验证了视觉注意力模型对于深度神经网络的助益作用。
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