一种基于稀疏时空特征的行为识别方法

摘要

本发明公开了一种基于稀疏时空特征的行为识别方法，包括如下步骤：步骤一、对于输入视频采用时空Gabor与原输入视频进行卷积构造尺度空间；步骤二、将不同尺度的表达作为时空深度置信网络不同通道的值，联合学多尺度的特征；步骤三、对行为特征进行识别分类。本发明通过尺度空间的构建输入深度网络联合学多尺度的特征，提高行为识别的性能，针对池化操作的信息损失问题，引入空间金字塔的思想，对池化输出进行多级扩充，并结合稀疏编码进行金字塔多级特征的融合，降低了池化层输出的特征维度，进一步改进了原有网络的性能，提高了行为识别率。

主权项

一种基于稀疏时空特征的行为识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、对于输入视频采用时空Gabor与原输入视频进行卷积构造尺度空间；步骤二、将不同尺度的表达作为时空深度置信网络不同通道的值，联合学习多尺度的特征；步骤三、对行为特征进行识别分类。