一种基于3D深度卷积网络的人类行为识别的方法

摘要

本发明属于计算机视觉视频动作识别领域，公开了一种基于3D深度卷积网络的人类行为识别的方法，所述方法首先将一个视频划分为一系列连续的视频片段；然后，将连续的视频片段输入到由卷积计算层和时空金字塔池化层组成的3D神经网络得到连续的视频片段特征；然后通过长短记忆模型计算全局的视频特征作为行为模式。本发明技术具有明显优势，通过改进了标准的3维卷积网络C3D，引入多级池化能够对任意分辨率和时长的视频片段进行特征提取；同时提高模型对行为变化大的鲁棒性，有利于在保持视频质量的情况下增加视频训练数据规模；通过各个运动子状态进行关联性信息嵌入提高行为信息的完整性。