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融合多路特征和注意力机制的强化学习关键帧提取算法
被引量：
7
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作者
曹春萍
苑凯歌
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022年第4期1274-1280,共7页
针对现有视频关键帧提取算法对运动类视频中运动特征提取不准导致的漏检和误检问题,提出一种融合多路特征和注意力机制的强化学习关键帧提取算法。该算法首先通过人体姿态识别算法对视频序列进行人体骨骼关节点提取;然后使用S-GCN和ResN...
针对现有视频关键帧提取算法对运动类视频中运动特征提取不准导致的漏检和误检问题,提出一种融合多路特征和注意力机制的强化学习关键帧提取算法。该算法首先通过人体姿态识别算法对视频序列进行人体骨骼关节点提取;然后使用S-GCN和ResNet50网络分别提取视频序列中的运动特征和静态特征,并将两者进行加权融合;最后应用注意力机制对特征序列进行视频帧重要性计算,并利用强化学习进行关键帧的提取和优化。实验结果表明,该算法能较好地解决运动类视频在关键帧提取中出现的漏误检问题,在检测含有关键性动作的视频帧时表现较好,算法准确率高、稳定性强。
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关键词
人体
骨骼
人体姿态识别算法
S-GCN
注意力机制
ResNet50
强化学习
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题名
融合多路特征和注意力机制的强化学习关键帧提取算法
被引量：
7
1
作者
曹春萍
苑凯歌
机构
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022年第4期1274-1280,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(71901144)。
文摘
针对现有视频关键帧提取算法对运动类视频中运动特征提取不准导致的漏检和误检问题,提出一种融合多路特征和注意力机制的强化学习关键帧提取算法。该算法首先通过人体姿态识别算法对视频序列进行人体骨骼关节点提取;然后使用S-GCN和ResNet50网络分别提取视频序列中的运动特征和静态特征,并将两者进行加权融合;最后应用注意力机制对特征序列进行视频帧重要性计算,并利用强化学习进行关键帧的提取和优化。实验结果表明,该算法能较好地解决运动类视频在关键帧提取中出现的漏误检问题,在检测含有关键性动作的视频帧时表现较好,算法准确率高、稳定性强。
关键词
人体
骨骼
人体姿态识别算法
S-GCN
注意力机制
ResNet50
强化学习
Keywords
human skeleton
human posture recognition
S-GCN(spatial graph convolutional networks)
attention mechanism
ResNet50(residual network50)
reinforcement learning
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
操作
1
融合多路特征和注意力机制的强化学习关键帧提取算法
曹春萍
苑凯歌
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022
7
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