基于DRN和Faster R-CNN融合模型的行为识别算法
Behavior recognition algorithm based on DRN and Faster R-CNN fusion model
武汉科技大学 信息科学与工程学院, 武汉 430081
摘要
针对传统单人行为识别算法易受行人形态多样性、背景和光照等影响的问题进行研究。基于扩张残差网络（DRN）的精准分类效果及目标检测网络Faster R-CNN在目标追踪方面的准确性，提出了一种DRN和Faster R-CNN的融合网络模型。该模型在Faster R-CNN中融入DRN的扩张卷积残差块代替原来的一般卷积层，并对融合模型进行了两方面的改进：在每一层前面添加一个batch normalization层；用三层扩张卷积残差块代替部分两层残差块。实验结果表明三种融合网络识别算法在Olympic sports dataset上较其他行为识别算法取得了更高的mAP。其中，包含三层扩张卷积残差块的融合模型识别性能最好，mAP达到78.9%。
关键词
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61502358)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.05.0354
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第10期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 3192-3195,3200
文章编号: 1001-3695(2019)10-070-3192-04
发布历史
[2019-10-05] 印刷出版
引用本文
杨楠, 杨莘, 杜能. 基于DRN和Faster R-CNN融合模型的行为识别算法 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (10): 3192-3195,3200. (Yang Nan, Yang Shen, Du Neng. Behavior recognition algorithm based on DRN and Faster R-CNN fusion model [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (10): 3192-3195,3200. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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