%0 Journal Article %A 陈晓春 %A 林博溢 %A 孙乾 %A 张坤华 %T 基于运动区域差分与卷积神经网络的动作识别 %D %R 10.19678/j.issn.1000-3428.0053623 %J 计算机工程 %P 274-280,293 %V 45 %N 12 %X 针对视频动作识别中数据处理效率不高的问题,建立一种基于视频帧间差分序列的动作识别模型。利用帧间差分检测视频帧中的运动区域,以该区域为中心进行相应的图像剪切和增强处理。整个识别模型采用双流架构,在数据样本制作时通过适当的隔帧差分来扩大样本的时间跨度。采用分阶段逐步增加训练样本量的方法,以提升模型识别性能并解决训练过程中易出现的过拟合问题。实验结果表明,该模型可以在CPU级配置的电脑中完成快速动作识别,且在UCF11和UCF25数据集中的识别准确率均高于85%。 %U http://www.ecice06.com/CN/10.19678/j.issn.1000-3428.0053623