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申请/专利权人：厦门大学;上海人工智能创新中心
摘要：一种基于边缘指导运动信息提升网络的小样本行为识别方法，涉及计算机视觉技术。A.给定视频数据集，将每个视频随机抽取T帧构成新的视频帧序列。B.视频帧序列输入特征提取器获得视频帧特征。同时，将采样后的视频帧序列输入边缘信息提取器获得边缘信息特征。C.将步骤B生成的视频帧特征和边缘信息特征分别输入运动信息提升模块，获得提升后的视频帧特征和提升后的边缘信息特征。D.将步骤C提升后的两种特征融合，输入预测器得到类别预测结果，产生类别损失。E.将步骤C提升后的边缘信息特征输入预测器，得边缘损失，与步骤D产生的类别损失共同组成网络的损失函数。与当前主流的小样本行为识别方法相比，分类性能有所提升。
主权项：1.一种基于边缘指导运动信息提升网络的小样本行为识别方法，其特征在于包括以下步骤：A.给定一个小样本行为识别数据集，包含若干个视频，对视频进行采样，随机抽取T帧构成新的视频帧序列；B.将步骤A中获得的经采样后的视频帧序列输入特征提取器，获得视频帧特征；同时，将采样后的视频帧序列输入边缘信息提取器，获得边缘信息特征；C.将步骤B生成的视频帧特征和边缘信息特征分别输入运动信息提升模块，获得提升后的视频帧特征和提升后的边缘信息特征；D.将步骤C获得的提升后的视频帧特征和提升后的边缘信息特征融合，将融合后的特征输入相似度类别预测器，即计算查询特征与支持特征之间的相似度“距离”对查询视频进行分类，判断其属于支持集中的哪一类别，得到行为类别的识别结果，并计算类别损失；E.将步骤C中获得的提升后的边缘信息特征输入与步骤D中相同的相似度类别预测器，得到边缘损失，并与步骤D产生的类别损失共同组成网络的损失函数，用于训练网络，优化网络参数，以提升步骤D中行为类别的识别精确度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 厦门大学 上海人工智能创新中心 一种基于边缘指导运动信息提升网络的小样本行为识别方法
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