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根据短视频特征信息提高人物行为识别准确率
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2021-04-07
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目前行为识别方法更关注动作本身，但短视频中包含的信息比较少，需要利用视频中的多种特征信息，提高任务行为识别的准确率。因此，对基于场景和行为联合特征的短视频行为识别方法进行了研究，利用场景信息作为上下文信息，提高传统单一行为识别网络的效果。首先对短视频中的场景特征利用深度融合网络进行提取;然后对短视频中的行为特征利用可变卷积网络进行RGB特征和Flow特征提取;最后利用字典学习的方法对构建的联合特征进行稀疏表示，提取岀更具解释性的特征信息。在 Charades测试集top-5准确率为33%，优于传统单一行为识别网络，使行为识别效果更加准确。
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