通過(guò)對(duì)監(jiān)控視頻建模以達(dá)到自動(dòng)判定視頻中人類行為的研究一直是視頻建模領(lǐng)域研究的重點(diǎn)。近些年來(lái),隨著科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展,機(jī)器在某些應(yīng)用場(chǎng)景下正逐步取代人工操作。利用機(jī)器不知疲倦和高計(jì)算精度的特點(diǎn),大大減少了對(duì)人力的需求,同時(shí)提高了執(zhí)行效率,促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。然而在自動(dòng)化技術(shù)發(fā)展的背后,也因?yàn)槿狈τ行У娜肆ΡO(jiān)督,導(dǎo)致了某些自動(dòng)化的便捷場(chǎng)所成為了犯罪的溫床。本課題重點(diǎn)研究使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)監(jiān)控視頻建模的算法。傳統(tǒng)的非深度學(xué)習(xí)視頻建模算法（統(tǒng)稱為傳統(tǒng)算法）采用人工提取和組合多種特征描述子的方法對(duì)視頻進(jìn)行建模,進(jìn)而依據(jù)特征描述子判斷視頻中的人物行為。這種方式需要耗費(fèi)大量的時(shí)間去做特征提取,且提取的特征泛用性不高,只能用來(lái)識(shí)別某些特定的動(dòng)作。一旦相同的動(dòng)作產(chǎn)生了較大幅度的改變,傳統(tǒng)算法的識(shí)別效果便會(huì)大大降低。深度學(xué)習(xí)算法使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)視頻進(jìn)行建模,在大樣本量的支撐下,網(wǎng)絡(luò)可以從視頻中自動(dòng)學(xué)習(xí)對(duì)動(dòng)作判定有益的特征,從而大大加快識(shí)別效率和精度。本課題在調(diào)研了國(guó)內(nèi)外行為識(shí)別領(lǐng)域相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,針對(duì)金融安全場(chǎng)景下監(jiān)控視頻的特有屬性,提出了一種新型的半3D網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),加強(qiáng)了模型對(duì)視頻中運(yùn)動(dòng)信息的編碼能... 

【文章來(lái)源】：北京郵電大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１生物神經(jīng)元結(jié)構(gòu)與Ｍ－Ｐ神經(jīng)元模型１２９１??

?Ｌａｙｅｒ?ｌ２??圖２－２多層感知機(jī)模型［２９］??圖２－２展示了具有兩個(gè)隱含層的多層感知機(jī)結(jié)構(gòu)�？梢钥吹綄优c層之間的節(jié)??點(diǎn)是全連接的，即當(dāng)前層的每個(gè)節(jié)點(diǎn)的計(jì)算都與上一層的所有節(jié)點(diǎn)有關(guān)。隱層得??到輸入后，利用自己的權(quán)重參數(shù)計(jì)算得到輸出，然后經(jīng)過(guò)非線性函數(shù)激活后傳到??下一層。網(wǎng)絡(luò)隱層的權(quán)重?cái)?shù)值是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的參數(shù)，即在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定的情況??下，給定一系列的輸入值和輸出值學(xué)習(xí)輸入和輸??出之間的映射關(guān)系。??如今由于硬件計(jì)算能力的發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)始變得越來(lái)越深，表征能力也越??來(lái)越強(qiáng)，如下圖就是一個(gè)５層深的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。??ｈｉｄｄｅｎ?ｌａｙｅｒ?１?Ｗｄｄｅｎ?ｌａｙｅｒ?２?ｈｉｄｄｅｎ?ｉ＾ｙｃｒ?３??Ｉｎｐｕｔ?ｌ＾ｙｅｒ??圖２－３包含多節(jié)點(diǎn)的大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)【２９ｉ??８??

Ｌａｙｅｒ?Ｌ－．?Ｌａｙｅｒ?ｌ２??圖２－２多層感知機(jī)模型［２９］??２－２展示了具有兩個(gè)隱含層的多層感知機(jī)結(jié)構(gòu)�？梢钥吹綄优c層之接的，即當(dāng)前層的每個(gè)節(jié)點(diǎn)的計(jì)算都與上一層的所有節(jié)點(diǎn)有關(guān)。，利用自己的權(quán)重參數(shù)計(jì)算得到輸出，然后經(jīng)過(guò)非線性函數(shù)激活。網(wǎng)絡(luò)隱層的權(quán)重?cái)?shù)值是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的參數(shù)，即在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定一系列的輸入值和輸出值學(xué)習(xí)輸?shù)挠成潢P(guān)系。??由于硬件計(jì)算能力的發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)始變得越來(lái)越深，表征能，如下圖就是一個(gè)５層深的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。??ｈｉｄｄｅｎ?ｌａｙｅｒ?１?Ｗｄｄｅｎ?ｌａｙｅｒ?２?ｈｉｄｄｅｎ?ｉ＾ｙｃｒ?３??Ｉｎｕｔ?ｌ＾ｅｒ??

【參考文獻(xiàn)】：
碩士論文
[1]采用深度網(wǎng)絡(luò)的飛機(jī)表面圖像損傷檢測(cè)與識(shí)別[D]. 劉恒鑫.北京郵電大學(xué) 2018



本文編號(hào)：3441437