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基于视频帧间差分序列的动作识别模型
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2021-05-19
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针对视频动作识别中数据处理效率不髙的冋题，建立一种基于视频帧间差分序列的动作识别模型。利用帧间差分检测视频帧中的运动区域，以该区域为中心进行相应的图像剪切和増强处理。整个识别模型采用双流架构，在数据样本制作时通过适当的隔帧差分来扩大样本的时间跨度。采用分阶段逐步增加训练样本量的方法，以提升模型识别性能并解决训练过程中易出现的过拟合问题。实验结果表明，该模型可以在CPU级配置的电脑中完成快速动作识别，且在UCF1l和UCF25数据集中的识别准确率均高于85%。
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