基于特征交互和聚类的行为识别方法

摘要：

针对现有行为识别方法缺乏对时空特征关系建模的问题,提出一种基于特征交互和聚类的行为识别方法.首先设计一种混合多尺度特征提取网络提取连续帧的时间和空间特征;然后基于Non-local操作设计一种特征交互模块实现时空特征的交互;最后基于三元组损失函数设计一种难样本选择策略来训练识别网络,实现时空特征的聚类,提高特征的鲁棒性和判别性.实验结果表明,与基线方法 TSN 相比,所提方法的准确度在 UCF101 数据集上提高了23.25 个百分点,达到 94.82%;在HMDB51 数据集上提高了 20.27 个百分点,达到 44.03%.

关键词：行为识别、时空特征关系、特征交互、特征聚类

所属期刊栏目：35

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家重点研发计划

在线出版日期：2023-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：903-914