【摘要】：為將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)應(yīng)用到視頻理解中,提出一種基于訓(xùn)練圖CNN特征的識(shí)別算法。利用圖像RGB數(shù)據(jù)識(shí)別視頻人體動(dòng)作,使用現(xiàn)有的CNN模型從圖像中提取特征,并采用長短記憶單元的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練分類,研究CNN模型和隱層的選擇、優(yōu)化、特征矢量化和降維。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與使用圖像RGB數(shù)據(jù)注意力模型的算法和組合長短期記憶模型算法相比,該算法具有更高的準(zhǔn)確率。
[Abstract]:In order to apply convolution neural network (CNN) to video understanding, an algorithm based on training graph CNN features is proposed. The image RGB data is used to recognize the human motion of the video, and the existing CNN model is used to extract the features from the image. The recursive neural network of the short and long memory unit is used to train and classify, and the selection and optimization of the CNN model and hidden layer are studied. Eigenvectors and dimensionality reduction. The experimental results show that the proposed algorithm is more accurate than the algorithm based on the image RGB data attention model and the combined long-and short-term memory model algorithm.
【作者單位】： 上海交通大學(xué)電子信息與電氣工程學(xué)院;信息內(nèi)容分析技術(shù)國家工程實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61272439,61272249)
【分類號(hào)】：TP183;TP391.41

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5 李擬s，

本文編號(hào)：2467271