【摘要】：提出一種基于多分類隱任務(wù)學(xué)習(xí)的動作識別方法.將多個動作共享的一組子動作作為隱任務(wù),通過對隱任務(wù)的聯(lián)合學(xué)習(xí)來建模動作之間的關(guān)聯(lián),從而訓(xùn)練動作分類器并對視頻中人的動作進(jìn)行識別.利用基于softmax的多分類模型學(xué)習(xí)多個動作之間的隱任務(wù),能夠有效防止動作識別過程中的二義性,同時計算簡單,節(jié)省了模型訓(xùn)練時間.在UCF sports和Olympic sports數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的多分類隱任務(wù)學(xué)習(xí)方法在迭代一次的時間上從130s縮短至0.5s,并且能更有效地識別視頻中的動作.
[Abstract]:An action recognition method based on multi-classification hidden task learning is proposed. A group of sub-actions shared by multiple actions are considered as hidden tasks. The association between actions is modeled by joint learning of hidden tasks, and then the motion classifier is trained and the human actions in video are recognized. Using the multi-classification model based on softmax to learn the hidden tasks between actions can effectively prevent the ambiguity in the process of motion recognition and the calculation is simple and the training time of the model is saved. The experimental results on UCF sports and Olympic sports datasets show that the proposed multi-classification hidden task learning method can reduce the iterative time from 130s to 0.5s, and it can recognize the motion in video more effectively.
【作者單位】： 北京理工大學(xué)計算機(jī)學(xué)院智能信息技術(shù)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61673062,61472038)
【分類號】：TP391.41

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5 李擬s，

本文編號：2167312