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基于3D卷积神经网络的行为识别算法研究

【摘要】:互联网上的多媒体正在迅速增长,导致共享视频数量激增。我们面临的挑战是如何对所有这些视频进行排序,找出它们的含义,并使人们能够找到他们感兴趣的视频。计算机视觉社区已经开展了数十年的视频分析,并解决了不同的问题。但是,目前,我们缺少视频的通用特征描述符,这种通用特征描述符有助于以相同的方式解决视频分析任务,并可以实现大规模视频任务的应用。深度学习是近年来的一个研究热点。在深度学习当中,卷积神经网络是十分典型的网络模型,而且在识别效果上表现出了优于传统神经网络,具有不需要进行人工设计特征的优点。本文针对行为识别中具有代表性的C3D神经网络进行了分析研究,并对其中存在的不足进行了讨论和改进,提出了新的时空滤波器,主要工作和创新如下:1、构造了时空级联卷积模块---Fake-3D模块。受到张量CP分解的理论启发,我们通过在时空域上的3×1×1卷积、1×3×1卷积以及1×1×3卷积进行线性叠加构造出在相邻特征上的级联时空卷积,以此来模拟原始时空域上的3×3×3卷积操作,我们将此种时空级联卷积命名为Fake-3D模块。2、提出了一种新的卷积神经网络架构,即Fake-3D神经网络。用我们构造的Fake-3D模块替换原始C3D神经网络中的3D卷积滤波器。3、探索了不同结构的Fake-3D模块,并找到了一种表现最佳的Fake-3D模块。Fake-3D网络的理念是通过多个低秩级联卷积核进行特征融合来学习时空特征,即在Fake-3D模块内,每个子滤波器使用同模块已提取的特征以及原始特征进行融合作为输入。最后,本文在两个基准数据集上的实验证明了我们新架构的有效性。

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