融入注意力机制的深度学习动作识别

作者：张宇^*; 张雷

来源：电讯技术, 2021, 61(10): 1205-1212.

• 动作识别
• 深度学习
• 残差网络
• 注意力机制
• 长短时记忆网络

针对现有的深度学习方法在人体动作识别中易出现过拟合、易受到干扰信息影响、特征表达能力不足的问题,提出了一种融入注意力机制的深度学习动作识别方法。该方法在数据预处理中提出了视频数据增强算法,降低了模型过拟合的风险,然后在视频帧采样过程中对现有的采样算法进行了改进,有效抑制了干扰信息的影响,并在特征提取部分提出了融入注意力的残差网络,提高了模型的特征提取能力;之后,利用长短时记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)网络解决了空间特征的时序关联问题;最后,通过Softmax完成了相应动作的分类。实验结果表明,在UCF YouTube、KTH和HMDB-51数据集上,所提方法的识别率分别为96.72%、98.06%和64.81%。

• 单位
  北京建筑大学