資料介紹
針對(duì)視頻動(dòng)作識(shí)別中數(shù)據(jù)處理效率不髙的冋題,建立一種基于視頻幀間差分序列的動(dòng)作識(shí)別模型。利用幀間差分檢測(cè)視頻幀中的運(yùn)動(dòng)區(qū)域,以該區(qū)域?yàn)?a target='_blank' class='arckwlink_none'>中心進(jìn)行相應(yīng)的圖像剪切和増強(qiáng)處理。整個(gè)識(shí)別模型采用雙流架構(gòu),在數(shù)據(jù)樣本制作時(shí)通過(guò)適當(dāng)?shù)母魩罘謥?lái)擴(kuò)大樣本的時(shí)間跨度。采用分階段逐步增加訓(xùn)練樣本量的方法,以提升模型識(shí)別性能并解決訓(xùn)練過(guò)程中易出現(xiàn)的過(guò)擬合問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該模型可以在CPU級(jí)配置的電腦中完成快速動(dòng)作識(shí)別,且在UCF1l和UCF25數(shù)據(jù)集中的識(shí)別準(zhǔn)確率均高于85%。
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