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基于改进时空异构双流网络的行为识别
被引量：
3
1
作者
姜海燕
韩军
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第7期2163-2168,共6页
针对主流的双流卷积神经网络在提取特征过程中,存在特征利用率低、忽略特征图各个部分之间的相互作用以致区分相似动作效果不佳的问题,提出一种基于深度特征融合和注意力机制的行为识别方法。利用不同层次卷积神经网络特征的互补优势,...
针对主流的双流卷积神经网络在提取特征过程中,存在特征利用率低、忽略特征图各个部分之间的相互作用以致区分相似动作效果不佳的问题,提出一种基于深度特征融合和注意力机制的行为识别方法。利用不同层次卷积神经网络特征的互补优势,将网络中的低层和高层信息相融合,引入改进的注意力机制,捕获人体行为整体特征和不同类别之间的细微差别,提高网络性能。在数据集UCF-101上取得了94.5%的识别效果,将UCF-101数据集预训练网络模型迁移至相似动作数据集SDUFall上,同样表现良好,验证了所提方法的有效性。
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关键词
特征融合
注意力机制
时序分割
网络
时空
异构
双流
网络
双流
网络
行为识别
深度学习
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职称材料
融合行人时空信息的视频异常检测
被引量：
8
2
作者
闫善武
肖洪兵
+1 位作者
王瑜
孙梅
《图学学报》
CSCD
北大核心
2023年第1期95-103,共9页
针对目前视频异常检测不能充分利用时序信息且忽视正常行为多样性的问题,提出了一种融合行人时空信息的异常检测方法。以卷积自编码器为基础,通过其中的编码器和解码器对输入帧进行压缩和还原,并根据输出帧与真实值的差异实现异常检测...
针对目前视频异常检测不能充分利用时序信息且忽视正常行为多样性的问题,提出了一种融合行人时空信息的异常检测方法。以卷积自编码器为基础,通过其中的编码器和解码器对输入帧进行压缩和还原,并根据输出帧与真实值的差异实现异常检测。为了加强视频连续帧之间的特征信息联系,引入残差时间移位模块和残差通道注意力模块,分别提升网络对时间信息和通道信息的建模能力。考虑到卷积神经网络(CNN)过度的泛化性,在编解码器各层的跳跃连接之间加入记忆增强模块,限制自编码器对异常帧过于强大的表示能力,提高网络的异常检测精度。此外,通过一种特征离散性损失来修正目标函数,有效区分不同的正常行为模式。在CUHK Avenue和ShanghaiTech数据集上的实验结果表明,该方法在满足实时性要求的同时,优于当前主流的视频异常检测方法。
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关键词
视频异常检测
无监督学习
时空双流网络
自编码器
记忆增强模块
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职称材料
基于视角转换的多视角步态识别方法
被引量：
1
3
作者
瞿斌杰
孙韶媛
+1 位作者
Samah A.F.Manssor
赵国顺
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期210-216,共7页
针对步态识别中步态视角变化、步态数据样本量少及较少利用步态时间信息等问题,提出一种基于视角转换的步态识别方法。通过VTM-GAN网络,将不同视角下的步态能量图及含有步态时间信息的彩色步态能量图,统一映射到保留步态信息最丰富的侧...
针对步态识别中步态视角变化、步态数据样本量少及较少利用步态时间信息等问题,提出一种基于视角转换的步态识别方法。通过VTM-GAN网络,将不同视角下的步态能量图及含有步态时间信息的彩色步态能量图,统一映射到保留步态信息最丰富的侧视图视角,以此突破步态识别中多视角的限制,在视角转换的基础上,通过构建侧视图下的步态正负样本对来扩充用于网络训练的数据,并采用基于距离度量的时空双流卷积神经网络作为步态识别网络。在CASIA-B数据集上的实验结果表明,该方法在各状态、各角度下的平均识别准确率达到92.5%,优于3DCNN、SST-MSCI等步态识别方法。
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关键词
步态识别
视角转换
VTM-GAN
网络
时空
双流
卷积神经
网络
CASIA-B数据集
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职称材料
题名
基于改进时空异构双流网络的行为识别
被引量：
3
1
作者
姜海燕
韩军
机构
上海大学通信与信息工程学院
上海先进通信与数据科学研究院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第7期2163-2168,共6页
基金
国家自然科学基金项目(62071287)。
文摘
针对主流的双流卷积神经网络在提取特征过程中,存在特征利用率低、忽略特征图各个部分之间的相互作用以致区分相似动作效果不佳的问题,提出一种基于深度特征融合和注意力机制的行为识别方法。利用不同层次卷积神经网络特征的互补优势,将网络中的低层和高层信息相融合,引入改进的注意力机制,捕获人体行为整体特征和不同类别之间的细微差别,提高网络性能。在数据集UCF-101上取得了94.5%的识别效果,将UCF-101数据集预训练网络模型迁移至相似动作数据集SDUFall上,同样表现良好,验证了所提方法的有效性。
关键词
特征融合
注意力机制
时序分割
网络
时空
异构
双流
网络
双流
网络
行为识别
深度学习
Keywords
feature fusion
attention mechanism
temporal segmentation network
spatiotemporal heterogeneous two-stream network
two-stream network
action recognition
deep learning
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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职称材料
题名
融合行人时空信息的视频异常检测
被引量：
8
2
作者
闫善武
肖洪兵
王瑜
孙梅
机构
北京工商大学人工智能学院
出处
《图学学报》
CSCD
北大核心
2023年第1期95-103,共9页
基金
北京市自然科学基金-北京市教育委员会科技计划重点项目(KZ202110011015)。
文摘
针对目前视频异常检测不能充分利用时序信息且忽视正常行为多样性的问题,提出了一种融合行人时空信息的异常检测方法。以卷积自编码器为基础,通过其中的编码器和解码器对输入帧进行压缩和还原,并根据输出帧与真实值的差异实现异常检测。为了加强视频连续帧之间的特征信息联系,引入残差时间移位模块和残差通道注意力模块,分别提升网络对时间信息和通道信息的建模能力。考虑到卷积神经网络(CNN)过度的泛化性,在编解码器各层的跳跃连接之间加入记忆增强模块,限制自编码器对异常帧过于强大的表示能力,提高网络的异常检测精度。此外,通过一种特征离散性损失来修正目标函数,有效区分不同的正常行为模式。在CUHK Avenue和ShanghaiTech数据集上的实验结果表明,该方法在满足实时性要求的同时,优于当前主流的视频异常检测方法。
关键词
视频异常检测
无监督学习
时空双流网络
自编码器
记忆增强模块
Keywords
video anomaly detection
unsupervised learning
spatiotemporal two-stream network
auto-encoder
memory-augmented module
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于视角转换的多视角步态识别方法
被引量：
1
3
作者
瞿斌杰
孙韶媛
Samah A.F.Manssor
赵国顺
机构
东华大学信息科学与技术学院
东华大学数字化纺织服装技术教育部工程研究中心
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期210-216,共7页
基金
上海市科委基础研究基金(15JC1400600)。
文摘
针对步态识别中步态视角变化、步态数据样本量少及较少利用步态时间信息等问题,提出一种基于视角转换的步态识别方法。通过VTM-GAN网络,将不同视角下的步态能量图及含有步态时间信息的彩色步态能量图,统一映射到保留步态信息最丰富的侧视图视角,以此突破步态识别中多视角的限制,在视角转换的基础上,通过构建侧视图下的步态正负样本对来扩充用于网络训练的数据,并采用基于距离度量的时空双流卷积神经网络作为步态识别网络。在CASIA-B数据集上的实验结果表明,该方法在各状态、各角度下的平均识别准确率达到92.5%,优于3DCNN、SST-MSCI等步态识别方法。
关键词
步态识别
视角转换
VTM-GAN
网络
时空
双流
卷积神经
网络
CASIA-B数据集
Keywords
gait recognition
view transformation
VTM-GAN network
spatial-temporal double flow Convolutional Neural Network(CNN)
CASIA-B dataset
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进时空异构双流网络的行为识别
姜海燕
韩军
《计算机工程与设计》
北大核心
2023
3
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下载PDF
职称材料
2
融合行人时空信息的视频异常检测
闫善武
肖洪兵
王瑜
孙梅
《图学学报》
CSCD
北大核心
2023
8
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于视角转换的多视角步态识别方法
瞿斌杰
孙韶媛
Samah A.F.Manssor
赵国顺
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021
1
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职称材料
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