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摘要
本发明公开了一种基于层次类别模型的弱监督时序行为定位方法,包括：获取包括多个视频的训练数据集,其中,每个视频中包括已标注的行为类别标签；利用经训练的深度3D卷积神经网络获得所述视频的视频特征；对所述视频特征进行层次聚类,获取所述视频的多层次类别；利用所述训练数据集中多个视频的多层次类别训练由多个分类模块构成的深度神经网络模型,获得经训练的所述深度神经网络模型；利用所述经训练的预测网络对待定位视频进行预测,获得所述待定位视频中的行为片段。本发明的方法充分利用动作间的类间共性信息,可以挖掘到视频中更多的动作区域,获取更完整的行为定位结果。
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