基于頻域注意力時空卷積網絡的步態(tài)識別方法
所屬分類：技術論文
上傳者：muyx
文檔大小：535 K
標簽： 頻域 注意力 三維卷積
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文檔介紹：為了解決步態(tài)信息冗余多、特征重要性分布不均勻以及步態(tài)的時空特征難以學習的問題，提出了基于頻域注意力的時空卷積網絡進行步態(tài)識別。該方法改進了三維卷積網絡(C3D)學習時空特征，同時提出了一種頻域注意力卷積操作，既減少了冗余計算，注意力的調整又提高了學習效果。網絡首先將步態(tài)信息劃分為五組，然后通過改進的卷積進行時空特征抽取，最后通過Softmax層進行分類。在中科大數(shù)據(jù)集CASIA dataset B中進行測試，在Bag狀態(tài)與Coat狀態(tài)下準確率分別為88.5%、92.8%，分別較傳統(tǒng)深度卷積網絡(Deep CNN)提升3%左右，同時注意力在網絡學習中重新分布，各個角度下的準確率也平均提升2%左右。
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