公开(公告)号：CN110390308A

公开(公告)日：2019-10-29

申请号：CN201910682423.9

申请日：2019-07-26

Applicant: 华侨大学

Inventor： 曾焕强 ,  林溦 ,  曹九稳 ,  朱建清 ,  陈婧 ,  张联昌

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及一种基于时空对抗生成网络的视频行为识别方法，包括：基于空域对抗生成网络提取输入的包含人类行为的视频的空间特征，基于时域对抗生成网络提取输入的包含人类行为的视频的时间特征，将空间对抗生成网络和时间对抗生成网络提取的两个维度特征进行拼接，得到时空融合特征，通过SVM支持向量机对融合后的特征向量进行分类，从而识别出视频行为。本发明基于时空生成对抗网络，充分考虑其学习特性、视频特点和人类动作特征，有效地结合人类行为特征提取视频中所包含的主要时空特征信息进行融合，基于时空特征信息之间的互补性获得更有表征能力的时空特征，从而对输入视频做出准确的行为识别。

公开(公告)号：CN110390308B

公开(公告)日：2022-09-30

申请号：CN201910682423.9

申请日：2019-07-26

Applicant: 华侨大学

Inventor： 曾焕强 ,  林溦 ,  曹九稳 ,  朱建清 ,  陈婧 ,  张联昌

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于时空对抗生成网络的视频行为识别方法，包括：基于空域对抗生成网络提取输入的包含人类行为的视频的空间特征，基于时域对抗生成网络提取输入的包含人类行为的视频的时间特征，将空间对抗生成网络和时间对抗生成网络提取的两个维度特征进行拼接，得到时空融合特征，通过SVM支持向量机对融合后的特征向量进行分类，从而识别出视频行为。本发明基于时空生成对抗网络，充分考虑其学习特性、视频特点和人类动作特征，有效地结合人类行为特征提取视频中所包含的主要时空特征信息进行融合，基于时空特征信息之间的互补性获得更有表征能力的时空特征，从而对输入视频做出准确的行为识别。