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申请/专利权人：合肥工业大学
摘要：本发明公开了一种自适应时间结构深度网络的偷窃行为识别方法。本发明采用分段方式，实现对长时视频的处理。针对段内特征相似度高而产生的信息冗余问题，通过估计段内时间结构的距离阈值，来计算段内每个视频帧的二值采样标记，去除段内冗余的视频帧，减少段内模型计算量。针对视频段的语义信息重要性估计问题，设计了子行为原型参数矩阵，学习每个视频段的子行为相关的语义描述，并估计视频段的时间注意力，进行视频段的特征增强。最后，对多视频段的特征串联，并使用三层感知器，实现偷窃行为识别。本文发明具有时间自适应能力强，对长时视频中段内的冗余视频帧，和段间的语义信息分析，都具有较好的鲁棒处理能力，可有效实现偷窃行为识别。
主权项：1.一种基于自适应时间结构深度网络的偷窃行为识别方法，其特征在于：具体包括以下步骤：1提取偷窃行为视频帧特征；2估计段内时间结构距离阈值；3计算段内视频帧采样LSTM的隐状态特征；4计算基于子行为原型时间注意力的偷窃行为得分；5求解自适应时间结构深度网络的参数集合；6基于自适应时间结构深度网络进行偷窃行为识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥工业大学 一种基于自适应时间结构深度网络的偷窃行为识别方法
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