一种基于稀疏时间分段网络的视频动作识别方法

摘要

本发明公开了一种基于稀疏时间分段网络的视频动作识别方法，包括：从每个训练视频中提取信息，对时间分段网络进行第一次训练、优化；在第一次优化后的网络加入稀疏项，进行第二次训练和优化；对第二次优化后的网络进行裁剪和尺寸调整；对尺寸调整后的网络进行第三次训练优化，直至识别精度或者稀疏度达到期望；从待识别视频中提取信息，将提取的信息输入至第三次优化后的网络，将时间分段网络的输出融合后得到动作识别结果。本发明通过时间分段网络获取更长段视频的信息，同时双流卷积网络结构能更充分地利用视频信息，使动作识别精度大幅提高；结构化稀疏方法能成组地稀疏卷积层的权重，网络裁剪进一步精简模型，降低存储空间。