一种基于运动历史图像与卷积神经网络的行为识别方法

成果基本信息
关键词：
成果类别：	应用技术	技术成熟度：	初期阶段
体现形式（基础理论类）：	论文	体现形式（应用技术类）：	新技术
成果登记号：		资源采集日期：

研究情况
单位名称：	技术水平：	未评价
评价证书号：	评价单位：
评价日期：	评价证书号：

转化情况
转让范围：	产权转让	推广形式：	产权转让
已转让企业数（个）：

联系方式
联系人（平台）：	孵化基地	联系人（平台）电话：	0771-3394012
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成果简介
本发明公开了一种基于运动历史图像与卷积神经网络的行为识别方法，包括以下步骤：S1、获取输入的原始视频图像，通过基于运动历史图像的行为序列特征提取方法对其进行处理；S2、采用基于深度卷积神经网络的方法对局部运动历史图像进行行为识别，得到行为类别分类器，最终通过该行为类别分类器输出行为识别结果。本发明从原始视频序列中计算运动历史图像，不仅减少了待处理的信息量，还提取了行为识别中的关键时空信息；接着以运动历史图像作为输入，搭建了深度卷积神经网络，然后利用随机梯度下降法(Stochastic gradient descent,SGD)与Dropout策略训练网络，最终实现行为类别分类。本发明能有效的应用于在线实时行为识别。

成果名称：		关键词：
成果类别：	应用技术	一级分类名称：
二级分类名称：		三级分类名称：
研究起止时间：		成果体现形式（应用技术类）：	新技术
成果属性：	原始性创新	成果体现形式（基础理论类）：	论文
技术成熟度：	初期阶段	技术水平：	未评价
研究形式：	独立研究	学科分类1：	国家标准GB T13745-92《学科分类与代码》
单位名称：		学科分类2：
中图分类号1：	中国图书资料分类法（第四版）	所属高新技术类别：
中图分类号2：		课题来源：	国家科技计划
应用行业：	信息传输、计算机服务和软件业	课题立项名称：
国家科技计划子类别：	高技术研究发展计划（863计划）	课题立项编号：
经费实际投入额（万元）：		评价单位：
评价形式：	鉴定	应用状态：	稳定应用
评价日期：		转让范围：	产权转让
评价证书号：		推荐单位：
推广形式：	产权转让	成果登记号：
成果简介：	本发明公开了一种基于运动历史图像与卷积神经网络的行为识别方法，包括以下步骤：S1、获取输入的原始视频图像，通过基于运动历史图像的行为序列特征提取方法对其进行处理；S2、采用基于深度卷积神经网络的方法对局部运动历史图像进行行为识别，得到行为类别分类器，最终通过该行为类别分类器输出行为识别结果。本发明从原始视频序列中计算运动历史图像，不仅减少了待处理的信息量，还提取了行为识别中的关键时空信息；接着以运动历史图像作为输入，搭建了深度卷积神经网络，然后利用随机梯度下降法(Stochastic gradient descent,SGD)与Dropout策略训练网络，最终实现行为类别分类。本发明能有效的应用于在线实时行为识别。
联系人：		成果登记日期：
联系人email：		单位代码：
邮政编码222：		联系人电话：
单位传真：		单位通讯地址：
单位所在省市：		单位电话：
转让收入（万元）：		单位属性：	大专院校
合作完成单位：		已转让企业数（个）：
成果发布年份：		知识产权形式：
成果完成人：		资源采集日期：

一种基于运动历史图像与卷积神经网络的行为识别方法

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