融合的三维卷积神经网络的视频流分类研究

摘要 三维数学模型擅长描述连续性视频流数据的多维度信息,是视频分类研究中的重要手段.将多个顺序模型融合(Merge)后通过全连接(Dense)的方式构建了融合的三维卷积神经网络模型(3DConvNet_Ensemble),解决了单个三维卷积神经网络模型训练不充分性和低相关性问题.对UCF-101视频流数据集的101类场景进行动作行为分类实验,结果表明该模型在UCF-101数据集上获得了87.7%的分类准确率,相比二维ConvNet和三维ConvNet模型的分类准确率分别提高了32%和17%