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針對現(xiàn)有人體動作識別方法需輸入固定長度的視頻段、未充分利用時空信息等問題，提出一種基于時空金字塔和注意力機制相結合的深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型，將包含時空金字塔的3D-CNN和添加時空注意力機制的LSTM模型相結合，實現(xiàn)了對視頻段的多尺度處理和對動作的復雜時空信息的充分利用。以RGB圖像和光流場作為空域和時域的輸入，以融合金字塔池化層的運動和外觀特征后的融合特征作為融合域的輸入，最后采用決策融合策略獲得最終動作識別結果。在UCF101和HMDB51數(shù)據(jù)集上進行實驗，分別取得了94.2%和70.5%的識別準確率。實驗結果表明，改進的網(wǎng)絡模型在基于視頻的人體動作識別任務上獲得了較高的識別準確率。
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