Jan, 2018

极低分辨率动作识别的全耦合双流时空网络

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TL;DR本文提出了一种全耦合的两路时空结构体系框架，可在极低分辨率（如 12x16 像素）视频中可靠地识别人的动作，以保护人们的隐私，同时在训练期间考虑高分辨率视频以建立更好的低分辨率模型，取得了明显的改进。
privacycomputer visionspatiotemporal architecturelow resolution videosaction recognition
发现论文，激发创造
  • 极低分辨率下行为识别的半耦合双流融合卷积神经网络

    本文提出了一种半耦合滤波器共享网络，通过在训练期间利用高分辨率视频来支持低分辨率视频的 ConvNet，同时研究了用于融合针对 eLR 视频定制的空间和时间 ConvNets 的方法，这种方法在 IXMAS（93.7％）和 HMDB（29.2％）数据集上优于现有技术。

    Oct, 2016

  • 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

  • 基于多分支孪生嵌入学习的极低分辨率活动识别

    本论文提出了一种从极低分辨率视频（如 16x12）中识别人类活动的方法，既能够分析偏远地区的活动，同时也能实现隐私保护识别。我们设计了一个新的两流多 - Siamese 卷积神经网络，能够显式捕捉低分辨率视频的内在特性。实验证明，我们的方法优于之前的低分辨率识别方法，并且在两个公开的标准数据集上具有显著的优势。

    Aug, 2017

  • 隐式双流卷积网络用于行为识别

    本文提出了一种新的卷积神经网络结构，名为隐式双流卷积神经网络。它可以以端到端的方式处理视频帧并预测动作类别，而不需要显式计算光流，因此速度快于传统方法。实验证明，该方法在四个具有挑战性的动作识别数据集中表现显著优于上一个最佳的实时方法。

    Apr, 2017

  • 双流动作识别导向视频超分辨率

    针对行动识别任务中低空间分辨率视频影响识别准确性的问题，提出了基于光流的 SR 方法和 siamese 网络的 SR 方法，对包括 UCF101 和 HMDB51 的两个数据集进行实验，并证明了我们提议的 SoSR 和 ToSR 方法在提高识别准确性方面的有效性。

    Mar, 2019

  • 基于双流流程引导的卷积注意力网络用于动作识别

    本文提出了一种用于视频动作识别的两流光流引导卷积注意网络模型，通过正确补偿相机运动，可以用光流来引导关注人类前景，从而防止背景干扰，得到了良好的性能表现。

    Aug, 2017

  • 针对人类动作识别的姿态条件的时空关注

    通过利用多模态视频数据，并提出使用两种方法来识别人类行为，包括使用卷积模型处理姿势流，由可调节关注机制控制图片流，最后经过 LSTM 神经网络对不同姿态下的处理进行特征提取，能够在多数据集上大幅度的提高人类行为识别的效果。

    Mar, 2017

  • 基于卷积双流网络融合的视频动作识别

    为了最好地利用时空信息，我们研究了在空间和时间上融合 ConvNet 塔的多种方法，并发现在卷积层融合空间和时间网络而不是在 softmax 层融合可以大大减少参数。我们提出了一种新的 ConvNet 架构，以融合视频片段的空时信息，并在标准基准测试中评估了其性能，该架构达到了最先进的结果。

    Apr, 2016

  • 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

  • 视频动作识别的时空金字塔网络

    提出了一种新的空时金字塔网络，将空间和时间特征以金字塔结构融合，从而加强彼此。使用紧凑的双线性运算符实现高效训练的双线性融合操作，最终网络在标准视频数据集上取得了最先进的结果。

    Mar, 2019