双流Faster R-CNN改进的人体动作识别算法提升UCF101精度

本文主要探讨了一种基于双流快速区域卷积神经网络（Faster R-CNN）改进的人体动作识别算法。随着深度神经网络在静态图像领域取得显著进步，其应用范围逐渐扩展到视频识别，尤其是人体动作识别这一具有挑战性的任务上。传统的Faster R-CNN在处理复杂视频场景时可能面临性能瓶颈，因此，研究者们针对这些问题提出了创新方法。 首先，该算法采用了RGB（红、绿、蓝）图像和光流数据作为输入，这两个数据流能够提供丰富的时空信息，有助于捕捉动态动作中的关键特征。通过分别训练两套Faster R-CNN模型，每个模型专注于处理一种数据源，从而增强模型的识别能力。 接下来，融合了两个训练好的网络模型，通过引入改进的压缩和激励模块。这个模块的作用是筛选和强化重要的特征通道，减少冗余信息，提高识别精度。它可能是利用某种形式的注意力机制或特征选择技术，确保模型集中关注那些与动作识别最相关的特征区域。 最后，为了优化边框回归过程，研究人员选择了一个全新的完全交并比损失函数作为损失函数。这个损失函数旨在解决传统Faster R-CNN中预测框与真实框不精确匹配的问题，特别是那些无法相交的情况。通过这种改进，算法能够更准确地定位和识别人体动作，从而提升整体的识别性能。 在实验部分，作者使用了UCF101动作识别数据集进行评估。结果显示，与传统的Faster R-CNN相比，该算法在识别准确率上有所提升，证明了其在复杂人体动作识别任务中的优势。这项研究对于提升计算机视觉在实时动作分析、视频监控和运动分析等领域的应用具有重要意义。 总结来说，该研究通过结合双流数据、优化特征处理以及改进的损失函数，提出了一种高效的人体动作识别算法，有效提升了识别准确性和鲁棒性，为机器视觉领域带来了新的突破。