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| 一种基于R3D网络的人体行为识别算法 | |
| 引用本文： | 吴 进,安怡媛,代 巍.一种基于R3D网络的人体行为识别算法[J].国际商务研究,2020,60(8). |
| 作者姓名： | 吴 进 安怡媛 代 巍 |
| 作者单位： | 西安邮电大学 电子工程学院，西安 710121 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（61834005，61772417，61602377，61634004）；陕西省重点研发计划项目（2017GY-060）；陕西省自然科学基础研究计划项目（2018JM4018） |
| 摘 要： | 现有的行为识别算法不能充分地提取抽象的行为特征，为此提出了基于三维残差卷积神经网络（3D Residual Convolutional Neural Network，R3D）的人体行为识别算法。该网络在三维卷积神经网络（3D Convolutional Neural Network，3D-CNN）基础上加入了残差模块，可以更好地提取时空域的特征，然后通过改变步长大小进行特征图降维，提高网络效率，并加入批量归一化层和Softplus激活函数，提高网络的收敛速度和拟合能力；之后添加Dropout层，降低过拟合风险，并且使用全局平均池化层(Global Average Pooling，GAP)代替全连接层，克服了网络参数量过大的问题；最后，使用Softmax进行分类。实验结果表明，使用R3D网络在HMDB-51数据集上获得了62.3%的识别率。 |
| 关 键 词： | 行为识别 三维残差卷积神经网络 批量归一化层 全局平均池化层 |
A Human Behavior Recognition Algorithm Based on R3D Network |
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| WU Jin,AN Yiyuan,DAI Wei.A Human Behavior Recognition Algorithm Based on R3D Network[J].International Business Research,2020,60(8). | |
| Authors: | WU Jin AN Yiyuan DAI Wei |
| Abstract: | |
| Keywords: | behavior recognition 3D residual convolutional neural network batch normalization layer global average pooling layer |
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