计算机工程

作者：陈晓春, 林博溢, 孙乾, 张坤华

单位：1. 深圳清华大学研究院 电子设计自动化实验室, 广东 深圳 518057;2. 鹏城实验室, 广东 深圳 518082;3. 深圳大学 电子与信息工程学院, 广东 深圳 518060

关键词：帧间差分,动作识别,双流架构,卷积神经网络,运动区域

基金：广东省科技计划项目（2016B010126003）；深圳市基础研究项目（JCYJ20170816151958999）。

针对视频动作识别中数据处理效率不高的问题，建立一种基于视频帧间差分序列的动作识别模型。利用帧间差分检测视频帧中的运动区域，以该区域为中心进行相应的图像剪切和增强处理。整个识别模型采用双流架构，在数据样本制作时通过适当的隔帧差分来扩大样本的时间跨度。采用分阶段逐步增加训练样本量的方法，以提升模型识别性能并解决训练过程中易出现的过拟合问题。实验结果表明，该模型可以在CPU级配置的电脑中完成快速动作识别，且在UCF11和UCF25数据集中的识别准确率均高于85%。

来源：2019年第12期

《计算机工程》期刊编辑部

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