【摘要】：近些年來(lái),通過(guò)使用深度學(xué)習(xí)技術(shù),視頻中的動(dòng)作檢測(cè)任務(wù)已經(jīng)取得了十分顯著的進(jìn)步。在實(shí)際的應(yīng)用中,更多的需求是在未裁剪的長(zhǎng)視頻中進(jìn)行動(dòng)作檢測(cè)任務(wù),然而由于在時(shí)間維度上定位一個(gè)動(dòng)作的難度較大,目前已有方法的準(zhǔn)確率都并不能令人滿意。為了解決這一挑戰(zhàn),本文提出了一個(gè)基于時(shí)空特征的、多任務(wù)的、三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),用于在未剪裁長(zhǎng)視頻中進(jìn)行動(dòng)作檢測(cè)(包括時(shí)序定位)。首先,本文提出了一個(gè)融合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),用于在訓(xùn)練階段提取視頻級(jí)時(shí)空特征。通過(guò)在動(dòng)作識(shí)別任務(wù)數(shù)據(jù)集上評(píng)價(jià)這一融合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),實(shí)驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明了視頻級(jí)時(shí)空特征的有效性。第二,基于這一融合結(jié)構(gòu),本文提出了一個(gè)時(shí)空的多任務(wù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),這一網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中包含兩個(gè)分支輸出層分別用處動(dòng)作分類(lèi)和動(dòng)作的時(shí)序定位。為了達(dá)到較高的時(shí)序定位的準(zhǔn)確率,本文展現(xiàn)了一個(gè)新的時(shí)序回歸方法,用于校正包含一個(gè)動(dòng)作的時(shí)序候選框。與此同時(shí),為了更好的利用視頻中豐富的運(yùn)動(dòng)信息,本文引入了一個(gè)新的視頻表示方法,交錯(cuò)圖像,作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)另外的輸入。綜合以上本文提出的方法,最終本文的模型在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上的動(dòng)作識(shí)別任務(wù)和動(dòng)作檢測(cè)任務(wù)上都超過(guò)了目前最好的方法。
[Abstract]:In recent years, the motion detection task in video has made remarkable progress through the use of deep learning technology. In practical applications, more demands are made on the task of motion detection in long uncut video. However, due to the difficulty of locating an action in time dimension, the accuracy of existing methods is not satisfactory. To solve this challenge, this paper proposes a spatio-temporal, multi-task, three-dimensional convolution neural network for motion detection (including timing localization) in unclipped video. Firstly, a fusion network structure is proposed to extract video-level temporal and spatial features during the training phase. By evaluating the fusion network structure on the action recognition task data set, the experimental results show the effectiveness of the space-time features at the video level. Secondly, based on this fusion structure, a spatio-temporal multitasking neural network structure is proposed, which consists of two branch output layers, which are used for action classification and timing localization respectively. In order to achieve high accuracy of timing location, a new time series regression method is presented to correct the timing candidates with one action. At the same time, in order to make better use of the abundant motion information in the video, this paper introduces a new video representation method, interlaced image, as another input of the neural network. Finally, the model of this paper outperforms the best methods in the task of motion recognition and action detection on the standard data set.
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41;TP183

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本文編號(hào)：2247857