计算机工程

作者：王晓路, 汶建荣

单位：西安科技大学通信与信息工程学院, 陕西 西安 710054

关键词：深度学习,动作识别,运动感知,时间注意力,3D残差网络

基金：西安市科技计划项目(2020KJRC0070)

针对动作视频中存在冗余信息及动作信息的特征通道分布稀疏问题, 提出一种基于运动-时间感知的3D残差网络。利用运动感知模块(AM)计算特征级别的时间差来激励运动敏感通道, 以此获取运动特征; 通过时间注意力模块(TM)沿着时间维度计算注意力权重矩阵, 以获取局部时间特征。将AM模块和TM模块的计算结果相加, 得到动作信息的融合特征, 再加入到3D残差网络中, 以此构造基于运动-时间感知模块(ATM)的3D残差网络。实验结果表明, 在公共数据集UCF101和HMDB51上, 相对于3DResNeXt-101网络, 基于ATM模块的3DResNeXt-101网络的动作识别准确率分别提升1.6%和2.8%, 说明所提方法具有可行性和有效性。

来源：2025年第1期

《计算机工程》期刊编辑部

查看计算机工程杂志2025年第1期