本文關(guān)鍵詞：基于多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征和雙向長短時(shí)記憶單元的行為識別（英文）　出處：《控制理論與應(yīng)用》2017年06期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：魯棒的視頻行為識別由于其復(fù)雜性成為了一項(xiàng)極具挑戰(zhàn)的任務(wù).如何有效提取魯棒的時(shí)空特征成為解決問題的關(guān)鍵.在本文中,提出使用雙向長短時(shí)記憶單元(Bi-LSTM)作為主要框架去捕獲視頻序列的雙向時(shí)空特征.首先,為了增強(qiáng)特征表達(dá),使用多層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征代替?zhèn)鹘y(tǒng)的手工特征.多層卷積特征融合了低層形狀信息和高層語義信息,能夠捕獲豐富的空間信息.然后,將提取到的卷積特征輸入Bi-LSTM,Bi-LSTM包含兩個(gè)不同方向的LSTM層.前向?qū)訌那跋蚝蟛东@視頻演變,后向?qū)臃捶较蚪Ｒ曨l演變.最后兩個(gè)方向的演變表達(dá)融合到Softmax中,得到最后的分類結(jié)果.在UCF101和HMDB51數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示本文的方法在行為識別上可以取得較好的性能.
[Abstract]:In this paper , we propose the use of bi - directional long - term memory cell ( Bi - LSTM ) as the main frame to capture the two - way space - time characteristics of the video sequence . Firstly , in order to enhance the feature expression , the multi - layer convolution neural network feature is used instead of the traditional manual feature . The multi - layer convolution feature combines the low - level shape information and the high - level semantic information to capture the rich spatial information .

【作者單位】： 蘇州大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;吉林大學(xué)符號計(jì)算與知識工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;軟件新技術(shù)與產(chǎn)業(yè)化協(xié)同創(chuàng)新中心;常熟理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：Supported by National Natural Science Foundation of China(61170124,61272258,61301299,61272005,61572085) Provincial Natural Science Foundation of Jiangsu(BK20151254,BK20151260) Key Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering of Ministry of Education,Jilin University(93K172016K08) a Prospective Joint Research Projects from Joint Innovation and Research Foundation of Jiangsu Province(BY2014-05914) Collaborative Innovation Center of Novel Software Technology and Industrialization
【分類號】：TP183;TP391.41
【正文快照】： 1 IntroductionThe first challenge is the selection of powerful fea-Action recognition[1]is one of the most active areasture representations.In the last several decades,manydue to its wide applications,such as video surveillance,hand-crafted features are

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本文編號：1431522