3D Convolutional Neural Networks for Human Action Recognition阅读笔记.rar
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上传日期:2019/5/8 16:30:11
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资源说明:在现实的环境中,不同的场景存在杂乱背景、阻挡和视角变化等等情况,对于人来说,很容易就可以辨识出来,但对于计算机,就不是一件简单的事了。而以前的Human Action Recognition方法都是基于一些对应用场景苛刻的假设上的,例如目标小的尺度变化和小的视觉改变等。但这在现实世界中是很难满足的。该论文的贡献:1)提出通过3D卷积操作核去提取视频数据的时间和空间特征。这些3D特征提取器在空间和时间维度上操作,因此可以捕捉视频流的运动信息。2)基于3D卷积特征提取器构造了一个3D卷积神经网络。这个架构可以从连续视频帧中产生多通道的信息,然后在每一个通道都分离地进行卷积和下采样操作。最后将所有通道的信息组合起来得到最终的特征描述。3)提出通过计算高层运动特征得到的辅助输出来增强模型。为了应对不同环境的使用,还综合多个不同的CNN架构去综合判断识别结果。4)在TRECVID数据集中测试,并和一些基准方法进行比较。其实验证明文中方法outperforms二维CNNs方法和其他的基准方法。
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1 3D Convolutional Neural Networks for Human Action Recognition阅读笔记.docx 655.74 KB 2019/1/18 13:08:21

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