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使用3DCNN和LSTM和双向LSTM进行早期动作预测-研究论文
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2021-05-20
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事前预测和识别可疑活动是非常有益的,因为它可以增强对视频监控摄像机的保护。 在执行之前检测和预测人类的动作具有多种用途,例如自动机器人,监视和医疗保健。 本文的主要重点是监视视频中人为行为的自动识别。 3DCNN(3维卷积神经网络)基于3D卷积,在那里捕获了多个相邻帧中编码的运动信息。 3DCNN与Long short team memory(LSTM)和双向LSTM相结合,可根据对视频流中事件的以往观察来预测异常事件。 可以看出,与带有双向LSTM的3DCNN相比,带有LSTM的3DCNN导致精度提高。 实验是在UCF犯罪数据集上进行的。
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- ???????C2021-07-02什么玩意 下载也看不到呀
weixin_38655810
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