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| 融入注意力机制的时间激励与聚集行为识别模型 | |
| 作者姓名： | 李文静 高向军 刘梦雪 葛方振 沈龙凤 刘怀愚 |
| 作者单位： | 淮北师范大学计算机科学与技术学院 |
| 基金项目： | 安徽省高校自然科学研究项目(KJ2019A0606,KJ2019A0603)； |
| 摘 要： | 视频行为识别通常应用短区间动作特征和长区间视频聚集特征进行时序建模.而这种时序建模方式在特征提取过程中，将不同时序区间的动作特征同等看待，忽略了关键通道信息和重要动作内容，不能达到理想的行为识别效果.注意力机制能够重点关注目标区间，在提取时间激励与聚集行为特征基础上融入通道-空间注意力模块.该模型分别通过通道和空间模块改变时序动作的特征分布，通道注意力关注关键通道信息是“哪些”,空间注意力机制关注重要视频内容在“哪里”,突出关键通道信息和重要内容等特征，提高了行为识别的识别率.同时在数据集Something-Something 1,UCF101和HMDB51对模型进行实验，融入通道-空间注意力模块的时间激励与聚集行为识别模型能够有效提高行为识别率. |
| 关 键 词： | 行为识别 卷积神经网络 时间激励与聚集 注意力机制 |