Mar, 2017

用于 3D 视频中动作识别的双流 RNN/CNN

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TL;DR本论文提出了一种通过将循环神经网络和卷积神经网络相结合运用于动作识别的算法，通过 SVM 对特征进行分类，实验结果表明，在标准数据集上，该算法提高了 14% 的识别率。
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发现论文，激发创造
  • 基于骨骼的动作识别的双流三维卷积神经网络

    本文利用 3D CNN 提取基于骨架的动作识别的时空信息与深度特征，探讨其与 RNN 的互补性和噪声下的鲁棒性，并在 SmartHome 数据集和 NTU RGB-D 数据集上获得优异的表现。

    May, 2017

  • 视频数据中人类行为识别的深度学习方法

    通过对深度学习模型的全面分析，这项研究揭示了卷积神经网络、循环神经网络和两流卷积神经网络在人体动作识别中的优势和性能差异，并强调了综合模型在实现强大的人体动作识别方面的潜力和优化的研究方向。

    Mar, 2024

  • 基于 CNN 的时空表示深度分析用于行为识别

    本文分析基于 2D 或 3D CNN 的视频动作识别方法，比较这些方法之间的区别和进展，并开发了一个统一框架进行公平比较，发现在动作识别方面取得了显著的提高，但准确性未有进展，探究了 2D-CNN 与 3D-CNN 模型在时空表示能力和可传递性方面的相似之处。

    Oct, 2020

  • 用于视频动作识别的双流卷积神经网络

    本文提出了一种基于深度卷积神经网络的两通道 ConvNet 架构，结合了空间和时间网络，利用稀疏光流信息进行训练并使用多任务学习提高模型性能，成功地提高了视频动作识别的准确率。

    Jun, 2014

  • 基于 LSTM 和 CNN 的骨架动作识别

    该研究使用 3D 骨架数据和卷积神经网络 (CNN) 和长短期记忆 (LSTM) 方法进行 3D 人体行为分析，证明 CNN 和 LSTM 的分数融合方法可以更有效地捕获空间 - 时间信息，并在 NTU RGB+D 数据集上取得了最先进的结果，在深度视频中的大规模 3D 人体动作分析挑战中排名第一。

    Jul, 2017

  • 三流网络用于增强动作识别

    该论文提出了两种基于 CNN 的体系结构，包括三种流，可以分别捕捉不同速率的空间和时间信息，并使用双向 LSTM 和注意力机制进一步提高模型性能，实现了人类动作识别任务的最先进表现。

    Apr, 2021

  • 视频分类的高效双流动态和外观 3D 卷积神经网络

    本研究提出基于 3D 卷积神经网络的新型深度学习模型，可以更快速和准确地进行动作和运动表示，进一步整合光流特征从而获得更准确的结果。

    Aug, 2016

  • 多层深度特征联合关注的动作识别

    该研究提出了一种新颖的深度监督神经网络模型，利用了视觉跟踪，并结合了深度卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的鲁棒性来进行视频动作识别任务。研究结果表明，该模型在 UCF101 和 HMDB51 这两个具有挑战性的数据集上表现出色，仅使用卷积特征就可以达到最先进的水平。

    Jul, 2016

  • 视频中动作检测和分割的端到端 3D 卷积神经网络

    本研究提出了一种用于视频中动作检测和分割的端到端 3D CNN，利用 3D 卷积特征识别和定位动作，通过平分视频为若干部分，生成不同段落的膜状提议，然后把不同段的提议联系在一起，通过上下文信息实现视频物体分割和动作检测。

    Nov, 2017

  • D3D: 视频动作识别的精简三维网络

    该论文研究了使用 3D CNNs 进行动作识别时，使用两个网络（时空流和时间流）的效果，并发现在时间流中存在动作表示，但其在时空流中缺失；另外也展示了如何通过引入蒸馏方法，将时空流中缺失的动作信息膨胀输出，进而提高 3D CNNs 的准确率。

    Dec, 2018