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基于动作模板匹配的弱监督动作定位
石祥滨, 周金成, 刘翠微
计算机应用
2019, 39 (8):
2408-2413.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019010139
为解决视频中的动作定位问题，提出一种基于模板匹配的弱监督动作定位方法。首先在视频的每一帧上给出若干个动作主体位置的候选框，按时间顺序连接这些候选框形成动作提名；然后利用训练集视频的部分帧得到动作模板；最后利用动作提名与动作模板训练模型，找到最优的模型参数。在UCF-sports数据集上进行实验，结果显示，与TLSVM方法相比，所提方法的动作分类准确率提升了0.3个百分点；当重叠度阈值取0.2时，与CRANE方法相比，所提方法的动作定位准确率提升了28.21个百分点。实验结果表明，所提方法不但能够减少数据集标注的工作量，而且动作分类和动作定位的准确率均得到提升。
参考文献 |
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