计算机工程

作者：张杰豪, 陈华杰, 姚勤炜, 侯新雨

单位：杭州电子科技大学 自动化学院, 杭州 310018

关键词：行为检测,行为主体检测,边界回归,3D卷积神经网络,视频单元

现有视频行为检测方法在生成候选区域时采用滑窗操作，处理长视频速度较慢。针对该问题，通过对静态行为主体进行定位，提出一种快速检测方法。将长视频分割为若干个视频单元，在每个单元的第1帧中运用Fast R-CNN算法进行行为主体检测，对检测到行为主体的单元划定时间区域生成行为发生候选区域，以减少行为检测网络的输入数据。在此基础上，采用3D卷积神经网络判别候选区域类别，对行为类区域进行边界回归，得到准确的行为时间轴定位。实验结果表明，该方法检测速度较TURN方法提升2倍以上，其mAP指标只降低0.7%。

来源：2019年第12期

《计算机工程》期刊编辑部

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