基于场景理解的人体动作识别模型

摘要

为了满足在复杂环境下对人体动作识别的需求,提出了一种基于场景理解的双流网络识别结构;将场景信息作为辅助信息加入了人体动作识别网络结构中,改善识别网络的识别准确率;对场景识别网络与人体动作识别网络不同的融合方式进行研究,确定了网络最佳识别结构;通过分析不同参数对识别准确率的影响,最终确定了双流网络的所有结构参数,设计并训练完成了双流网络结构;通过在UCF50,UCF101等公开数据集上实验,分别取得了95％,93％的准确率,高于典型的识别网络结果;对其他一些典型识别网络加入同样场景信息进行了研究,其实验结果证明了此方法可以有效改善识别准确率.