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基于深度学习的视频行为分类方法综述
文献摘要：
过去几年,视频行为分类从手工选择特征方式逐步向采用深度学习端到端网络模型方式转变.讨论了传统手工选择特征的行为分类方法以及基于深度学习的行为分类方法,着重对包括基于卷积神经网络、长短期记忆网络和时空融合网络等不同的深度学习方法进行了论述,并对常用视频行为分类数据集做了概述,对视频行为分类方法的发展进行总结和展望.
文献关键词：
视频行为分类;数据集;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
杨戈;邹武星
作者机构：
北京师范大学珠海分校智能多媒体技术重点实验室,广东珠海519087;北京师范大学自然科学高等研究院,广东珠海519087
文献出处：
引用格式：
[1]杨戈;邹武星-.基于深度学习的视频行为分类方法综述)[J].电子技术应用,2022(07):1-7,12
A类：
视频行为分类
B类：
分类方法,方法综述,端到端网络,方式转变,长短期记忆网络,时空融合,融合网络,深度学习方法,常用视频,分类数据,对视
AB值：
0.211065
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