面向时空特征融合的GSTIN动作识别网络
GSTIN with spatiotemporal feature fusion for video action recognition
1. 中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院, 山东 青岛 266580
2. 中国石化管道储运有限公司, 江苏 徐州 221008
摘要
视频动作识别是计算机视觉领域一个十分具有挑战性的课题，主要任务是利用深度学习等视频智能分析技术识别的深层信息推导出视频人体行为动作。通过结合双流卷积神经网络和三维卷积神经网络的结构特点，提出了一种面向时空特征融合的GSTIN（GoogLeNet based on spatio-temporal intergration network）。GSTIN中设计了时空特征融合模块InBST（inception blend spatio-temporal feature），提升网络对空间特征与时间特征的利用能力；在时空特征融合模块InBST基础上，构建了适合动作识别的多流网络结构。GSTIN在动作识别数据集UCF101、HMDB51上识别精度分别达到了93.8%和70.6%，这表明GSTIN与其他动作识别网络相比具有较好的识别性能。
基金项目
国家自然科学基金重大项目(51991361)
国家自然科学基金资助项目(61673396)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2020.08.0392
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第8期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 2479-2484
文章编号: 1001-3695(2021)08-043-2479-06
发布历史
[2021-08-05] 印刷出版
引用本文
李克文, 张震涛, 李素杰, 等. 面向时空特征融合的GSTIN动作识别网络 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (8): 2479-2484. (Li Kewen, Zhang Zhentao, Li Sujie, et al. GSTIN with spatiotemporal feature fusion for video action recognition [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (8): 2479-2484. )
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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