DRN与Faster R-CNN融合模型在行为识别中的应用

"基于DRN和Faster R-CNN融合模型的行为识别算法" 本文主要探讨了在行为识别领域中，如何克服传统单人行为识别算法存在的问题，如行人形态多样性、背景干扰和光照变化等因素的影响。研究者提出了一种创新的融合网络模型，该模型结合了扩张残差网络（DRN）的高精度分类能力和Faster R-CNN在目标检测中的精确性。 行为识别是计算机视觉领域的重要研究课题，旨在自动理解和识别视频或图像序列中人物的行为。传统方法往往难以应对复杂的环境变化，而DRN和Faster R-CNN的融合模型则有望提供更好的解决方案。 扩张残差网络（DRN）是一种深度卷积神经网络结构，其特点是使用扩张卷积来增加感受野，同时保持计算复杂度相对较低。DRN通过引入扩张因子来扩大卷积核的空间覆盖范围，使得网络能够在不增加参数量的情况下捕获更广泛的上下文信息，这对于识别多样性的行人形态非常有帮助。 Faster R-CNN是目标检测领域的经典模型，它通过区域建议网络（RPN）和基于RoI池化的检测头实现快速且准确的目标定位。将DRN的扩张卷积残差块整合到Faster R-CNN中，可以增强模型在目标识别过程中的特征提取能力，尤其是在复杂背景下区分目标和背景的能力。 为了优化这个融合模型，研究者进行了两方面的改进：首先，在每层前面添加batch normalization层，这一操作能够加速网络训练，提高模型的稳定性和收敛速度；其次，用三层扩张卷积残差块替换部分两层残差块，这进一步提升了模型的表达能力，使其能够捕捉更深层次的特征。 实验在Olympic sports dataset上进行，这是行为识别领域的一个常用数据集，包含了多种复杂的体育动作。结果显示，三种不同的融合网络识别算法在mAP（平均精度均值）上均优于其他行为识别算法。特别是采用了三层扩张卷积残差块的融合模型，其mAP达到了78.9%，表明了该模型在行为识别任务上的优越性能。 该研究为行为识别提供了新的思路，通过结合DRN和Faster R-CNN的优势，不仅提高了识别的准确性，还增强了模型对环境变化的适应性。这对于实时监控、智能安全和人工智能辅助的体育赛事分析等领域具有重要的应用价值。