一种改进的基于3D-BN-GRU网络的行为识别算法

行为识别是计算机视觉研究一大热点，为了改善其计算量大、识别率低的问题，提出了一种基于三维卷积神经网络(3Dimension Convolutionnal Neural Network，3D-CNN)与门控循环单元网络(Gated Recurrent Unit，GRU)相融合的行为识别算法。该算法采用keras框架，首先对3D-CNN结构进行优化，采用把大的卷积核用若干个小的串联起来的Block结构；然后在每层卷积层后采用批量归一化处理，并添加Dropout层以提高网络泛化能力；最后与GRU网络融合，使用Softmax进行分类得出结果。实验结果表明，所设计的融合网络有较高的识别率，达到94.5%。