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申请/专利权人：浙江理工大学
摘要：本发明公开了一种基于时空信息融合的SFLPNet动作识别方法。本发明包括如下步骤：首先，对输入的视频图像进行视频帧的预处理，获得低频视频帧和高频视频帧；接着将低频视频帧输入到外观分支，以及将高频视频帧输入到运动分支中，获得包含空间信息的特征张量和包含运动信息的特征张量；将这两条分支中每一层输出的特征张量在通道维度上进行拼接融合以及经过卷积提取特征得到最终的空间‑运动特征张量；最后将空间‑运动特征张量依次输入到动作分类模块中，获得动作识别结果。本发明能够提取输入视频图像中的空间特征和时间特征并进行融合，得到精确描述动作的特征张量，并通过其特征实现对视频图像动作的精确识别。
主权项：1.一种基于时空信息融合的SFLPNet动作识别方法，其特征在于，包括如下步骤：1对输入的视频图像进行视频帧的预处理后，获得低频视频帧和高频视频帧；2将低频视频帧输入到外观分支，以及将高频视频帧输入到运动分支中，将外观分支中每一层输出的包含空间信息的特征张量和运动分支中对应层输出的包含运动信息的特征张量在通道维度上依次进行拼接融合与卷积处理后，得到最终的特征张量；3将最终的特征张量输入到动作分类模块，获得动作识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江理工大学 一种基于时空信息融合的SFLPNet动作识别方法
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