视频序列中的行为识别技术研究

发布时间：2021-09-11 10:41

　　基于视觉的信息获取是现代信息获取的重要途径之一。视频序列中的行为识别已经成为人工智能、计算机视觉及多媒体应用中的一个重要研究方向。其包括剪切视频中的行为识别和未剪切视频中的行为识别两类任务。识别剪切视频中的行为是在一段剪切好的视频中确定包含某类行为,属于分类问题,而识别未剪切视频中的行为除了需要确定视频中是否包含某类行为之外还需要确定其起始时间,属于检测问题。目前,视频中的行为识别已经成为视频检索,智能监控,人机交互,机器人等领域的一项重要技术。虽然目前国内外研究人员在视频行为识别领域已经取得了一定成果,但依旧面临环境干扰与遮挡,视角多样性,行为多样性,时空语义多样性等困难,仍然是一个极具挑战性的研究课题。卷积神经网络在图像域的成功,也促使卷积神经网络结构及其图像域的方法拓展到视频域,推动了包括行为识别在内的视频域任务的发展。近年来基于卷积神经网络的行为识别方法在行为识别的研究中占据了主导地位,并取得了巨大成功。本文的研究围绕目前基于卷积神经网络的行为识别算法存在的问题,结合图像处理,计算机视觉,机器学习和深度学习等算法进行深入研究。具体研究内容包括:从行为的不同时间尺度描述出发研究基... 

【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：115 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

视频行为识别的两类任务

剪切视频中行为识别的两种方法

未剪切视频中的行为识别的四种框架


本文编号：3392856