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题名双流运动建模-循环一致性对齐小样本动作识别算法
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作者
胡正平
董佳伟
王昕宇
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机构
燕山大学信息科学与工程学院
燕山大学河北省信息传输与信号处理重点实验室
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出处
《燕山大学学报》
北大核心
2025年第1期83-94,共12页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61771420,62001413)
河北省自然科学基金资助项目(F2024203069)。
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文摘
针对不同场景下动作时空分布不同导致视频对齐困难,进而影响视频识别准确度问题,提出对双流特征进行运动建模和循环一致性对齐的小样本动作识别方法,能够在全局帧和局部块双尺度特征建模和对齐高维运动表示。首先基于双流特征设计了运动建模框架,重塑视频序列中动作表示的时空联系,实现对视频动作的准确定位和语义性捕获;然后,为帮助模型学习动作间时空对应关系,引入循环一致性对齐机制,利用软最近邻查询的方法,高效对齐视频动作,显著改善了视频动作的错位问题;最后,结合基于注意力机制的时域交叉匹配模块,对动作类别进行推理分类。实验结果表明,该算法在SSv2、HMDB51、UCF101上分别达到68.6%、77.7%和96.9%的识别精度,实现了对视频动作的有效识别。
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关键词
小样本学习
动作识别
双流网络
注意力机制
循环一致性对齐
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Keywords
few-shot learning
action recognition
two-stream network
attention mechanism
cycle consistency alignment
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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