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提出一种基于多分类隐任务学习的动作识别方法.将多个动作共享的一组子动作作为隐任务,通过对隐任务的联合学习来建模动作之间的关联,从而训练动作分类器并对视频中人的动作进行识别.利用基于softmax的多分类模型学习多个动作之间的隐任务,能够有效防止动作识别过程中的二义性,同时计算简单,节省了模型训练时间.在UCF sports和Olympic sports数据集上的实验结果表明,本文提出的多分类隐任务学习方法在迭代一次的时间上从130 s缩短至0.5 s,并且能更有效地识别视频中的动作. 相似文献
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