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滑动窗口时空深度置信网络行为识别
被引量：
2
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作者
高大鹏
朱建刚
《计算机工程与设计》
北大核心
2018年第8期2654-2659,共6页
为解决基于限制玻尔兹曼机的时空深度置信网络的人体行为识别算法训练过程需要大量训练数据,在小样本训练前提下识别率低的问题,提出采用滑动窗口技术增加训练数据的方法。在视频帧序列上利用部分重叠的滑动窗口进行视频块截取,获得比...
为解决基于限制玻尔兹曼机的时空深度置信网络的人体行为识别算法训练过程需要大量训练数据,在小样本训练前提下识别率低的问题,提出采用滑动窗口技术增加训练数据的方法。在视频帧序列上利用部分重叠的滑动窗口进行视频块截取,获得比将视频直接分块更多数量的视频块,在较小的视频数据中获取更大的训练数据用于神经网络的训练。实验结果表明,在测试视频较少的情况下,使用滑动窗口的时空深度置信网络识别率显著高于原始算法。
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关键词
行为识别
限制玻尔兹曼机
小样本训练集
滑动窗口
时空深度置信网络
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职称材料
题名
滑动窗口时空深度置信网络行为识别
被引量：
2
1
作者
高大鹏
朱建刚
机构
中国民航飞行学院计算机学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2018年第8期2654-2659,共6页
基金
民航局科技基金项目(MHRDZ201004)
国家科技支撑计划基金项目(2011BAH24B06)
+1 种基金
国家自然科学基金项目(60879022)
中国民航飞行学院科研基金面上基金项目(J2012-40)
文摘
为解决基于限制玻尔兹曼机的时空深度置信网络的人体行为识别算法训练过程需要大量训练数据,在小样本训练前提下识别率低的问题,提出采用滑动窗口技术增加训练数据的方法。在视频帧序列上利用部分重叠的滑动窗口进行视频块截取,获得比将视频直接分块更多数量的视频块,在较小的视频数据中获取更大的训练数据用于神经网络的训练。实验结果表明,在测试视频较少的情况下,使用滑动窗口的时空深度置信网络识别率显著高于原始算法。
关键词
行为识别
限制玻尔兹曼机
小样本训练集
滑动窗口
时空深度置信网络
Keywords
action recognition
restricted Boltzmann machines
small training set
sliding window
spatiotemporal deep belief networks
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
滑动窗口时空深度置信网络行为识别
高大鹏
朱建刚
《计算机工程与设计》
北大核心
2018
2
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