一种基于双流网络的行为识别方法

针对视频行为识别任务，提出一种基于双流网络的行为识别方法.首先，该网络采用稀疏采样的策略，避免相邻帧的冗余信息对识别效果产生影响；其次，利用卷积神经网络预测光流图，提高光流图的获取效率，并降低计算量；最后，使用残差网络提取完成的视频信息，同时简化神经网络的训练过程.为验证双流行为识别网络的有效性，在两个经典数据集上进行对比实验，实验结果表明，该双流行为识别网络识别效果较好，可应用于智能视频监控、人机交互、公共安全等领域.