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特征金字塔结构的时序行为识别网络 被引量：5
1
作者 何嘉宇 雷军 李国辉 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2021年第7期1637-1647,共11页
目的时序行为识别是视频理解中最重要的任务之一,该任务需要对一段视频中的行为片段同时进行分类和回归,而视频中往往包含不同时间长度的行为片段,对持续时间较短的行为片段进行检测尤其困难。针对持续时间较短的行为片段检测问题,文中... 目的时序行为识别是视频理解中最重要的任务之一,该任务需要对一段视频中的行为片段同时进行分类和回归,而视频中往往包含不同时间长度的行为片段,对持续时间较短的行为片段进行检测尤其困难。针对持续时间较短的行为片段检测问题,文中构建了3维特征金字塔层次结构以增强网络检测不同持续时长的行为片段的能力,提出了一种提案网络后接分类器的两阶段新型网络。方法网络以RGB连续帧作为输入,经过特征金字塔结构产生不同分辨率和抽象程度的特征图,这些不同级别的特征图主要在网络的后两个阶段发挥作用:1)在提案阶段结合锚方法,使得不同时间长度的锚段具有与之对应的不同大小的感受野,锚段的初次预测将更加准确;2)在感兴趣区域池化阶段,不同的提案片段映射给对应级别特征图进行预测,平衡了分类和回归对特征图抽象度和分辨率的需求。结果在THUMOS Challenge 2014数据集上对模型进行测试,在与没有使用光流特征的其他典型方法进行比较时,本文模型在不同交并比阈值上超过了对比方法3%以上,按类别比较时,对持续时间较短的行为片段检测准确率则普遍得到提升。消融性实验中,在交并比阈值为0.5时,带特征金字塔结构的网络则超过使用普通特征提取网络的模型1.8%。结论本文提出的基于3维特征金字塔特征提取结构的双阶段时序行为模型能有效提升对持续时间较短的行为片段的检测准确率。 展开更多
关键词 时序行为识别 特征金字塔 深度学习 计算机视觉 视频理解
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视频人脸识别中高效分解卷积与时间金字塔网络研究 被引量：3
2
作者 周书田 颜信 谢镇汕 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期231-235,共5页
随着大量视频监控和摄像头网络的架设,非受限场景下的连续视频帧人脸识别愈发引人关注。传统的连续视频帧人脸识别方法大多存在识别结果易波动和计算资源消耗密集的问题。因此,该文对比了不同的帧间汇聚方式,采用注意力机制优化帧间汇... 随着大量视频监控和摄像头网络的架设,非受限场景下的连续视频帧人脸识别愈发引人关注。传统的连续视频帧人脸识别方法大多存在识别结果易波动和计算资源消耗密集的问题。因此,该文对比了不同的帧间汇聚方式,采用注意力机制优化帧间汇聚过程,并采用3D分离卷积进行视频人脸建模,有效降低了视频人脸识别的计算消耗,提高了识别准确率。此外,提出了一种时间金字塔网络,可以进一步有效挖掘帧间互补信息,以提高识别准确率。该方法的有效性在YTF、PaSC数据集上得到了验证。 展开更多
关键词 卷积神经网络 分解卷积 人脸识别 时间金字塔网络 视频分析
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基于时空一致性约束视频目标车辆的检测与跟踪算法研究 被引量：3
3
作者 洪锋 鲁昌华 +2 位作者 蒋薇薇 王涛 方恒阳 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2022年第3期105-112,共8页
复杂场景中的目标感知是深度学习在计算机视觉中最重要的研究领域之一,而复杂交通场景中的车辆检测与跟踪是当今众多学者研究的热点问题。在视频目标检测过程中由于运动物体的时间维度特征信息利用不充分,导致在长序列之间的时间特征极... 复杂场景中的目标感知是深度学习在计算机视觉中最重要的研究领域之一,而复杂交通场景中的车辆检测与跟踪是当今众多学者研究的热点问题。在视频目标检测过程中由于运动物体的时间维度特征信息利用不充分,导致在长序列之间的时间特征极其容易被忽略,本文提出一种时空一致性的视频车辆的检测跟踪算法。该算法由双分支网络结构组成:分支一是由基于空间相关性的Transformer网络模块组成,该分支网络主要用于判断前后帧的相关性、感知相邻帧之间的一致性,预测目标车辆时空一致性的关联度;另一网络分支是由基于交叉特征金字塔融合的网络模块组成,该模块主要是提取检测对象的局部信息结合浅层的空间边缘信息和深层的语义特征信息,提取对象空间位置的特征信息。该网络结构将Transformer机制和交叉特征金字塔模块相结合,利用Transformer对长序列之间时间关联性敏感和特征金字塔网络模块对边缘信息敏感的特性,对视频帧对象进行检测和跟踪,确保相邻帧的长程相关性以及边缘和深层的特征信息深度融合。实验结果表明,本文设计的双分支网络结构在视频目标跟踪和检测中取得更好精度和更快的收敛速度;同时在显著性视频目标检测中,实验表明算法的有效性和泛化性。 展开更多
关键词 时空一致性 车辆跟踪 TRANSFORMER 交叉特征金字塔网络
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基于时空特征金字塔网络的动作时序检测方法 被引量：2
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作者 刘望 孙金玉 马世伟 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第11期2382-2387,共6页
针对帧级别预测网络结构中的动作时序检测提案不连续问题,提出基于时空特征金字塔网络的动作时序检测算法。在帧级别动作预测中,采用多个3D卷积反卷积网络,将空间特征维度降至1维,并将时间特征维度还原到相应的提案长度,得到不同时间尺... 针对帧级别预测网络结构中的动作时序检测提案不连续问题,提出基于时空特征金字塔网络的动作时序检测算法。在帧级别动作预测中,采用多个3D卷积反卷积网络,将空间特征维度降至1维,并将时间特征维度还原到相应的提案长度,得到不同时间尺度下的多个预测。采用非极大值抑制的方式融合多个子网络的预测,并用分类器进行帧级别动作分类,进而得到时序提案。在共享数据集THUMOS14上的实验结果表明,该算法有效地提高了动作的时序区域定位精度。 展开更多
关键词 动作时序检测 特征融合 时空特征金字塔 3D卷积反卷积 非极大值抑制
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