【摘 要】
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目前,室内人体行为识别技术被广泛应用于视频内容理解、居家养老、医疗护理等领域,现有研究方法更多的是对人体行为进行建模,忽略了视频中场景与人体行为间的联系。为了充分利用场景信息与室内人体运动的关联性,文中对基于场景先验知识的室内人体行为识别方法进行了研究,提出了一种基于场景先验知识的双流膨胀3D行为识别网络（Scene-Prior Know-ledge Inflated 3D ConvNet, SP
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家重点研发计划课题（2017YFB0802303）； 国家自然科学基金（62076127,61571226）~~；
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目前,室内人体行为识别技术被广泛应用于视频内容理解、居家养老、医疗护理等领域,现有研究方法更多的是对人体行为进行建模,忽略了视频中场景与人体行为间的联系。为了充分利用场景信息与室内人体运动的关联性,文中对基于场景先验知识的室内人体行为识别方法进行了研究,提出了一种基于场景先验知识的双流膨胀3D行为识别网络（Scene-Prior Know-ledge Inflated 3D ConvNet, SPI3D）。首先使用ResNet152网络提取场景特征进行场景分类,再基于场景分类的结果,引入量化后的场景先验知识,通过对权值进行约束来优化总体目标函数。另外,针对现有数据集多聚焦于人体行为特征、场景复杂且场景特征不明显的问题,自建了室内场景-行为识别数据集（Scene-Action DataBase, SADB）。实验结果表明,在SADB数据集上,SPI3D网络的识别准确率为87.9%,比直接利用I3D网络的识别准确率高6%。由此可见,引入场景先验知识后的室内人体行为识别模型具有更好的表现。
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