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基于三维卷积神经网络的动作识别方法及装置 

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申请/专利权人:北京印刷学院

摘要:基于三维卷积神经网络的动作识别方法及装置,能够增强卷积神经网络在处理复杂任务时的表现能力,提升其对关键信息的关注和捕捉能力,从而提高模型的性能和效果,可以使网络在处理输入数据时有选择性地关注和加权不同的特征或区域,使网络能够更加专注于重要的信息,有效地提高了动作识别的准确性和可解释性。方法包括:1构建3D卷积神经网络架构;2在卷积层后面添加三维自注意力机制网络,以便观察和对比取得的效果。

主权项:1.基于三维卷积神经网络的动作识别方法,其特征在于:其包括以下步骤:1构建3D卷积神经网络架构:输入层接收连续的视频数据作为输入,将视频数据裁剪为长宽均为112*112的RGB视频帧,并对其进行随机翻转和抖动;卷积层使用三维卷积核对输入进行卷积操作,提取时空特征;通过三维池化操作减小特征图的尺寸,减少参数数量,并保留重要的特征,使用三维最大池化层,在提取特征时在相应的局部区域中找到最大值;全连接层将卷积层和池化层提取的特征转化为最终的分类或预测结果;2在卷积层后面添加三维自注意力机制网络,以便观察和对比取得的效果:注意力机制计算查询与键之间的相似度得分,并利用这些得分来动态地分配注意力权重,以便对值进行加权聚合,对输入序列中不同位置之间的相关性建模,以便捕捉序列中的长距离依赖关系。

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