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题名基于T-Fusion的TFP3D人体行为识别算法
被引量：2
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作者
曾明如
熊嘉豪
祝琴
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机构
南昌大学信息工程学院
南昌大学公共政策与管理学院
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出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2023年第12期4032-4039,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(72164027,71563028)
江西省科技厅资助项目(20202BAA208011)
江西省高校人文社科基金资助项目(GL21120)。
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文摘
针对当前人体行为识别算法中双流卷积神经网络时效性差、3D卷积神经网络参数多、算法的复杂度高等不足,提出了基于3D卷积网络和时空融合网络的时空融合伪3D卷积神经网络模型TFP3D。首先,使用3D卷积拆分减少3D卷积核带来的庞大参数量;其次,增加时空融合模块T-Fusion,保证人体行为信息时空特征的有效传递;最后,使用Kinetics数据集对深层模型进行预训练,在保证准确率的前提下提升网络速率。在常见的人体行为识别数据集UCFl01上进行了大量的实验分析,并将识别的结果和当前流行的算法进行比较,结果证明所设计的TFP3D优于其他方法,平均识别率相比其他方法有较大的提高。
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关键词
tfp3d网络
时间融合网络
预训练
行为识别
深度学习
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Keywords
tfp3d network
temporal fusion network
pre-train
behavior recognition
deep learning
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分类号
TP242.6
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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