java -cp "d:\ucfinit.jar" com.documentum.ucf.client.install.TestInstall "http://192.168.19.7:8080/attach" "/wdk/contentXfer/ucf.installer.config.xml"
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本文对基于深度学习的人体行为识别方法进行了综述,讨论了传统手工特征的方法和基于深度学习的方法的发展趋势。 人体行为识别是计算机视觉领域的重要研究方向之一,具有重要的研究意义和广泛的应用前景。在智能监控...
例如,在 UCF101 和 HMDB51 数据集上,基于深度学习的行为识别算法已经超越了基于传统方法的算法。在 NTU RGB+D 数据集上,基于深度学习的行为识别算法也取得了很好的性能。 基于深度学习的行为识别算法已经成为...
传统的行为识别方法依赖于手工设计的特征,如HoG(Histogram of Oriented Gradients)、SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)等,这些特征虽然在一定程度上捕捉到了行为的局部信息,但在处理复杂的时空变化时...
本文在UCF-Crime和RWF-2000异常行为数据集的基础上建立暴力行为数据集。然后对样本进行了数据增强,包括水平翻转、改变亮度和旋转操作,以及Mosaic数据增强方法,以扩充样本的数量,提升模型的泛化能力和鲁棒性。 ...
这样,代码的可重用性和标准化得到提高,而手工拉线的做法则不利于IP的复用。 综上所述,提高FPGA运行速度涉及对系统设计的深入理解,包括逻辑优化、时序分析以及正确设置时序约束。这需要开发者具备扎实的FPGA设计...
特征编码方法包括传统的手工特征和近年来流行的深度学习特征表示。 分类器的使用是为了将编码后的特征映射到具体的行为类别上,这涉及到识别动作的空间和时间位置。分类器的设计和选择对最终的行为识别效果至关重要...
为了有效地进行行为分析,研究者们开发和利用了各种数据库,如UCF-101、HMDB-51、NTU RGB+D等,这些数据库为行为识别研究提供了丰富且标准化的数据资源。 在行为识别研究中,卷积神经网络(Convolutional Neural ...
基于这些实验结果,文章设计了一种新的时空卷积块“R(2+1)D”,该方法产生的卷积神经网络在Sports-1M、Kinetics、UCF101和HMDB51数据集上的表现与当前最优水平相当甚至更优。 #### 1. 引言 自AlexNet的引入以来,...
由于视频是图像的空间时间扩展,在特征工程这条线上,成功的手工制作描述符被精心设计用于表征动作视频的空间和时间信息。例如,时空兴趣点(如STIP)通过检测空间和时间维度上的高强度变化来定位兴趣点。最近的一些...
特别是对于动作识别任务,CNN在某些具有挑战性的数据集上,比如UCF101,展现出了优于传统局部特征提取方法的性能。然而,CNN训练需要大量的标注数据,对于小样本数据集,例如Hollywood2和Olympic Sports,使用CNN...
传统的视频分析方法,例如Dense Trajectories(DT)或Improved Dense Trajectories(iDT),依赖于手工设计的空间-时间线索提取方法。然而,这些方法可能在处理复杂视频内容时受限。 深度学习技术的引入,尤其是...
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