深度学习与长时相关性:提升视频动作定位与识别效率

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本文主要探讨了"一种基于深度学习和长时相关性的视频动作定位与识别方法"的研究,由何逸凡、李学明和柳杨三位作者在《中国科技论文在线》上发表。论文背景是随着计算机视觉领域和深度学习算法的快速发展,视频动作定位与识别技术已成为研究领域的一个热门课题。其核心目标是准确地检测视频中的动作,不仅需要确定动作发生的空间位置,还要精确地定位其发生的时间,并进一步进行动作类别识别,最后形成ActionTube,这是一种用于表示连续视频中动作序列的结构。 传统的基于深度学习的方法可能在定位动作发生的时间位置上存在效率问题。针对这一挑战,本文提出了一种创新的算法,它首先对视频的每一帧进行动作检测,包括分类和空间位置定位,这是深度学习在视频分析中的基础步骤。接着,算法利用长时相关性原理对帧级检测结果进行整合,以此提高时间定位的精度,从而解决了现有算法在时间定位上的时延问题。 实验结果显示,与现有的基于深度学习的方法相比,本文提出的算法在保持较高识别准确率的同时,显著提升了运行速度,提高了整体性能,提升了约28.9%的运行速度和1.35%的准确率。这表明了长时相关性的引入对于优化视频动作定位与识别算法具有显著的效果。 该论文的关键技术和术语包括深度学习、动作定位、动作识别、ActionTube以及长时相关性。这些概念在计算机视觉和人工智能领域内具有重要意义,对于提升视频数据处理的效率和准确性具有实际应用价值。整个研究工作不仅扩展了深度学习在视频分析中的应用范围,也为其他相关领域的研究提供了新的思路和技术参考。