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基于深度神经网络和投影树的高效率动作识别算法
被引量：
2
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作者
郭洪涛
龙娟娟
《计算机应用与软件》
北大核心
2020年第4期273-279,289,共8页
为了提高视频中动作识别的准确率和速度,提出一种基于深度神经网络和投影树的高效率动作识别算法。采用三维Harris角点检测时空域中发生显著变化的局部结构,划分动作识别的主要区域和次要区域;设计两种Siamese神经网络以及相应的损失函...
为了提高视频中动作识别的准确率和速度,提出一种基于深度神经网络和投影树的高效率动作识别算法。采用三维Harris角点检测时空域中发生显著变化的局部结构,划分动作识别的主要区域和次要区域;设计两种Siamese神经网络以及相应的损失函数,考虑连续帧间的局部一致性,学习视频的主要区域特征;为兴趣点的特征建立投影树,提高查询的匹配速度。基于公开数据集的仿真实验结果表明,该算法实现了较好的无监督学习效果,并且具有较高的效率。
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关键词
三维角点检测
人工神经网络
无监督学习
投影树
投票机制
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题名
基于深度神经网络和投影树的高效率动作识别算法
被引量：
2
1
作者
郭洪涛
龙娟娟
机构
洛阳师范学院信息技术学院
江南大学数字媒体学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2020年第4期273-279,289,共8页
基金
江南大学卓越课程建设项目阶段性成果(ZYKC201813)
江苏高校哲学社会科学基金指导项目(2016SJD760046)。
文摘
为了提高视频中动作识别的准确率和速度,提出一种基于深度神经网络和投影树的高效率动作识别算法。采用三维Harris角点检测时空域中发生显著变化的局部结构,划分动作识别的主要区域和次要区域;设计两种Siamese神经网络以及相应的损失函数,考虑连续帧间的局部一致性,学习视频的主要区域特征;为兴趣点的特征建立投影树,提高查询的匹配速度。基于公开数据集的仿真实验结果表明,该算法实现了较好的无监督学习效果,并且具有较高的效率。
关键词
三维角点检测
人工神经网络
无监督学习
投影树
投票机制
Keywords
Three dimensional corner detection
Artificial neural network
Unsupervised learning
Projection tree
Voting mechanism
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于深度神经网络和投影树的高效率动作识别算法
郭洪涛
龙娟娟
《计算机应用与软件》
北大核心
2020
2
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