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本发明公开了一种基于特征融合的C3D行为识别方法，属于行为识别技术领域。本发明的目标行为识别方法，应用深度学习技术，包括以下步骤：对摄像头内外参数标定处理，获取视频样本；对视频样本进行预处理，输入待检测的视频序列；利用C3D卷积网络提取视频序列的内容和表征信息；利用TVNet光流算法对输入的图像进行训练以获得光流信息；采用特征融合方法将特征向量加以融合，并输入线性SVM以获得行为预测结果。在UCF101数据集上的实验结果表明，本发明能够在空间和时间上更好的提取视频的动作信息，增强单特征表达能力，
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112800988 A
(43)申请公布日 2021.05.14
(21)申请号 202110142505.1
(22)申请日 2021.02.02
(71)申请人 安徽工业大学
地址
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