基于改進(jìn)ISA深度網(wǎng)絡(luò)的人體行為識(shí)別研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、人體行為識(shí)別研究是當(dāng)前計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的重點(diǎn)熱門問(wèn)題?？紤]復(fù)雜多樣的環(huán)境和人體行為相似性與混淆性等因素，人體行為識(shí)別在識(shí)別準(zhǔn)確率方面仍具很大的提升空間。近年來(lái)，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這一新興熱門技術(shù)，在人體行為識(shí)別準(zhǔn)確率上已獲得較大提升。
　　本文的研究?jī)?nèi)容是基于改進(jìn) ISA深度網(wǎng)絡(luò)的人體行為識(shí)別研究與實(shí)現(xiàn)。本文的主要工作如下：
　　1、分析ISA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不足并進(jìn)行啟發(fā)性改進(jìn)思考，創(chuàng)造性的提出基于細(xì)分融合模型SFM(Subdivi

2、sion-Fusion Model，SFM)的改進(jìn)ISA深度網(wǎng)絡(luò)，包括基于細(xì)分的ISA深度網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練階段和基于融合的ISA深度網(wǎng)絡(luò)識(shí)別階段。在訓(xùn)練階段中提供聚類細(xì)分子類的兩種方法，包括基于特征空間分布的細(xì)分方法和基于類不平衡現(xiàn)象的細(xì)分方法。
　　2、結(jié)合改進(jìn)的ISA深度網(wǎng)絡(luò)模型，完成基于改進(jìn)ISA深度網(wǎng)絡(luò)的人體行為識(shí)別研究系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。
　　3、利用基于改進(jìn)ISA深度網(wǎng)絡(luò)的人體行為識(shí)別研究系統(tǒng)，對(duì)三個(gè)國(guó)際常用標(biāo)準(zhǔn)人體行為視頻庫(kù)Ho

3、llywood2、KTH和YouTube進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和詳細(xì)分析。
　　本文的主要成果貢獻(xiàn)如下：
　　1、創(chuàng)造性的提出基于細(xì)分融合模型SFM的改進(jìn)ISA深度網(wǎng)絡(luò)，并利用“SSC聚類細(xì)分”、“特征空間到樣本空間重新映射”和“二次訓(xùn)練學(xué)習(xí)”的改進(jìn)思路，形成一種與大多數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均不相同的獨(dú)具特色的映射變換過(guò)程。
　　2、改進(jìn)的ISA深度網(wǎng)絡(luò)能一定程度的避免“過(guò)擬合”問(wèn)題，進(jìn)而提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能；其次，能更具針對(duì)性的對(duì)人體行為視頻進(jìn)行