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一种改进的基于3D-BN-GRU网络的行为识别算法
引用本文:吴 进,李 聪,徐一欢,闵 育,安怡媛.一种改进的基于3D-BN-GRU网络的行为识别算法[J].国际商务研究,2020(4).
作者姓名:吴 进  李 聪  徐一欢  闵 育  安怡媛
作者单位:西安邮电大学 电子工程学院,西安 710121,西安邮电大学 电子工程学院,西安 710121,西安邮电大学 电子工程学院,西安 710121,西安邮电大学 电子工程学院,西安 710121,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(61772417,61834005,61802304,61634004,61602377);陕西省重点研发计划(2017GY-060);陕西省自然科学基础研究计划项目(2018JM4018)
摘    要: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%。

关 键 词:计算机视觉  行为识别  三维卷积神经网络  门控循环单元  批量归一化

An Improved Behavior Recognition Algorithm Based on 3D-BN-GRU Network
WU Jin,LI Cong,XU Yihuan,MIN Yu and AN Yiyuan.An Improved Behavior Recognition Algorithm Based on 3D-BN-GRU Network[J].International Business Research,2020(4).
Authors:WU Jin  LI Cong  XU Yihuan  MIN Yu and AN Yiyuan
Abstract:
Keywords:computer vision  behavior recognition  three-dimensional convolutional neural network  gated recurrent unit  batch normalization
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