注意力机制下轻量化网络视频行为识别方法 |
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引用本文: | 周骁卓,徐代升,罗力华,李泽旭,宋立建.注意力机制下轻量化网络视频行为识别方法[J].厦门理工学院学报,2022(5):54-63. |
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作者姓名: | 周骁卓 徐代升 罗力华 李泽旭 宋立建 |
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作者单位: | 1. 厦门理工学院光电与通信工程学院;2. 汉合天辰(厦门)科技股份有限公司 |
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摘 要: | 为了解决视频行为识别中网络模型结构过于复杂且计算量大的问题,提出一种基于MobileNet+BiGRU结构的轻量化视频行为识别方法。通过嵌入注意力机制提取改进的MobileNet网络视频单帧画面空间特征,将多帧画面的空间特征叠加后送入BiGRU网络提取时序特征,并通过softmax分类器进行分类。对比实验表明,该方法在UCF-101和HMDB51数据集上的识别率分别达到81.4%和56.8%,相比未使用注意力机制的模型分别提升4.7%和6.2%,计算量仅相当于ResNet50+LSTM结构的7.7%,表明该方法比其他方法效率更高。
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关 键 词: | 视频行为识别 MobileNet BiGRU 注意力机制 |
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