資料介紹
深度學(xué)習(xí)被運用于圖片分類、人物臉部識別和人物位置預(yù)測等識別領(lǐng)域。視頻人物動作識別可看作隨時間變化圖片的分類問題,所以圖片識別的深度學(xué)習(xí)方法也被大量使用在視頻人物動作識別研究中。與計算機視覺的其他領(lǐng)域相比,深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( Convolutional Neural Network.CNN)在動作識別領(lǐng)域的表現(xiàn)并不突出,原因有以下兩點:第一,現(xiàn)今視頻數(shù)據(jù)集較小并且噪聲信息較多。視頻中目標(biāo)的移動以及視角的變化增加了動作識別的難度,所以需要比圖片識別更多的訓(xùn)練樣本。圖片數(shù)據(jù)集ImageNet每一類具有1 000個例子,而視頻數(shù)據(jù)集比如佛羅里達(dá)大學(xué)YouTube行為數(shù)據(jù)集(University of Central Florida YouTube action dataset 101.UCF101)每一類僅僅有100個例子,比圖片數(shù)據(jù)集少很多。第二,傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不能充分地提取時間特征。視頻是一種按時變化數(shù)據(jù),任意像素與其鄰域像素之間的相似性很大,具有很強的時間相關(guān)性與空間相關(guān)性,具有時空特征。然而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常用于單一、靜止的圖片,不能有效地提取出連續(xù)幀之間的關(guān)聯(lián)特征。
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