| 基于頻域注意力時空卷積網(wǎng)絡(luò)的步態(tài)識別方法 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：muyx | |
| 文檔大小：535 K | |
| 標(biāo)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(xué)習(xí)的問題，提出了基于頻域注意力的時空卷積網(wǎng)絡(luò)進行步態(tài)識別。該方法改進了三維卷積網(wǎng)絡(luò)(C3D)學(xué)習(xí)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(diào)整又提高了學(xué)習(xí)效果。網(wǎng)絡(luò)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(zhǔn)確率分別為88.5%、92.8%，分別較傳統(tǒng)深度卷積網(wǎng)絡(luò)(Deep CNN)提升3%左右，同時注意力在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中重新分布，各個角度下的準(zhǔn)確率也平均提升2%左右。 | |
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