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申请/专利权人：南宁师范大学
摘要：本发明涉及动作识别技术领域，具体涉及一种基于长短期时间差分的动作识别视觉转换方法，通过建立LSMD框架，并在该LSMD框架的设计过程中遵循了图像模型，同时，在该图像模型中分别设计了LMIM和SMIF，使得两种不同但互补的方式能够让图像模型获得长短期时间信息，从而使得该图像模型获得时空建模能力，并且为SMIF设计时差抑制方法减少了因省略片段之间的时间差而产生的噪声干扰，能够更有效地捕捉短期时间元素，另外，LMIM的使用能够捕获视频活动的长期时间动态，而无需额外参数或增加计算需求，解决了现有的基于3D视频的任务，如果直接应用时空变换的视频数据会导致补丁数量以及自注意计算的二次复杂度的大幅增加，从而会导致计算和内存负担加重的技术问题。
主权项：1.一种基于长短期时间差分的动作识别视觉转换方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：输入视频，利用整个视频信息的视频级学习动作模型建立长短期运动差值LSMD框架；步骤二：在图像模型的框架的基础上，利用时间差算子来捕获短期和长期运动信息；步骤三：将所述短期运动信息的融合放置到图像模型输入之前，形成短期运动信息图像SMIF；步骤四：在所述图像模型中增加长期运动信息模块LMIM，通过时间差因子获取长期运动信息；步骤五：将输入的所述视频通过所述SMIF变成所述图像模型的框架的图片形式，再将其送入到所述添加LMIM的图像模型中。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南宁师范大学 一种基于长短期时间差分的动作识别视觉转换方法
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