基于深度学习的视频行为识别方法综述

基于深度学习的视频行为识别方法综述

论文摘要

近年来,自动学习特征的深度学习方法在视频行为识别领域中不断被挖掘探索。在总结了常用的行为识别数据集的基础上,对传统的行为识别方法以及深度学习的相关基础原理进行了概述,着重对基于不同输入内容与不同深度网络的行为识别方法进行了较为全面、系统性的总结、对比与分析。最后,对深度学习在行为识别领域的发展做了总结并展望了未来的发展趋势。

论文目录

  • 1 引言
  • 2 相关基础
  •   2.1 常用的数据集介绍
  •   2.2 传统行为识别技术概述
  •   2.3 神经网络概述
  •     2.3.1 卷积神经网络概述
  •     2.3.2 循环神经网络概述
  • 3 基于深度学习的视频行为识别方法
  •   3.1 基本思想概述
  •   3.2 基于不同输入内容的行为识别方法
  •   3.3 基于不同网络的行为识别方法
  •     3.3.1 双流网络及其衍生方法
  •     3.3.2 C3D卷积网络及其衍生方法
  •     3.3.3 其他优秀网络
  • 4 识别方法分析评价
  • 5 结束语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 赵朵朵,章坚武,郭春生,周迪,穆罕默德·阿卜杜·沙拉夫·哈基米

    关键词: 行为识别,数据集,自动学习,深度网络

    来源: 电信科学 2019年12期

    年度: 2019

    分类: 信息科技

    专业: 计算机软件及计算机应用,自动化技术

    单位: 杭州电子科技大学,浙江宇视科技有限公司

    基金: 国家自然科学基金资助项目(No.61772162,No.U1866209),国家重点研发计划资助项目(No.2018YFC0831503),浙江省自然科学基金资助项目(No.LYl6F020016),浙江省重点研发计划资助项目(No.2018C01059,No.2019C01062)~~

    分类号: TP391.41;TP18

    页码: 99-111

    总页数: 13

    文件大小: 1464K

    下载量: 829

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