基于隐任务学习的动作识别方法

发布时间：2018-08-06 09:32

【摘要】：提出一种基于多分类隐任务学习的动作识别方法.将多个动作共享的一组子动作作为隐任务,通过对隐任务的联合学习来建模动作之间的关联,从而训练动作分类器并对视频中人的动作进行识别.利用基于softmax的多分类模型学习多个动作之间的隐任务,能够有效防止动作识别过程中的二义性,同时计算简单,节省了模型训练时间.在UCF sports和Olympic sports数据集上的实验结果表明,本文提出的多分类隐任务学习方法在迭代一次的时间上从130s缩短至0.5s,并且能更有效地识别视频中的动作.
[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.
【作者单位】： 北京理工大学计算机学院智能信息技术北京市重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61673062,61472038)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2167312