典型文献
一种基于SR3D网络的人体行为识别算法
文献摘要：
针对三维卷积神经网络无法高效地提取时空特征,提出了一种基于SR3D网络的人体行为识别算法.首先,将三维残差模块的BN层和Relu激活函数放置在三维卷积层之前,更好地提取时空特征;然后,将改进的三维残差块和SE模块组合成SR3D模块,增加重要通道的利用率,提高了网络的识别率.在UCF-101和自制异常行为数据集上进行了大量实验结果表明,SR3D算法分别达到了47.7％和83.6％的识别率(top-1精度),与三维卷积网络(C3D)相比分别提高了4.6和17.3个百分点.
文献关键词：
SR3D网络;人体行为识别;视频分类;深度学习;时空特征
中图分类号：
作者姓名：
徐鹏飞;张鹏超;刘亚恒;呙生富
作者机构：
陕西理工大学机械工程学院,陕西汉中723000
文献出处：
引用格式：
[1]徐鹏飞;张鹏超;刘亚恒;呙生富-.一种基于SR3D网络的人体行为识别算法)[J].电脑知识与技术,2022(01):10-11
A类：
SR3D
B类：
人体行为识别,识别算法,三维卷积神经网络,时空特征,残差模块,BN,Relu,激活函数,卷积层,残差块,SE,模块组合,组合成,重要通道,识别率,UCF,异常行为,行为数据集,top,三维卷积网络,C3D,百分点,视频分类
AB值：
0.367483
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