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公开(公告)号：CN108875532A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810073174.9
申请日：2018-01-25
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于稀疏编码和长度后验概率的视频动作检测方法，包括特征提取、生成动作片段提议、动作片段提议分类、冗余检测去除四个过程；首先，将视频输入到三维卷积神经网络C3D网络中，提取网络最后一个全连接层的输出作为特征；然后使用上下文相关稀疏编码方法生成动作片段提议；再然后使用分类器对动作片段提议进行分类，分类后使用长度后验概率对分类结果进行调整；最后使用非极大值抑制方法去除冗余检测。本发明使用上下文相关稀疏编码生成动作片段提议，能够得到包含绝大部分真实动作片段的高质量的动作片段提议，并且在动作片段提议分类后使用长度后验概率对分类结果进行调整，能够大幅度的提高动作检测结果的精度。
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