基于卷积神经网络的视频行为识别技术应用

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中文摘要：为提高视频行为识别技术在实际应用中性能,本研究基于卷积神经网络算法,对视频行为识别进行了深入研究分析.通过引入多层卷积、池化操作及结合注意力机制和多模态融合等技术手段,设计了基于卷积神经网络的视频行为识别模型,并通过损失函数与算法选择、模型优化与改进来完善模型视频行为识别能力.通过在MATLAB仿真软件中进行实验测试,结果表明,本视频行为识别模型在各项指标上表现出了良好性能与鲁棒性,具有较强的应用价值.研究结果可为视频行为识别领域研究带来新进展.

作者：

张濠旭

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作者单位：

北京信路威科技股份有限公司南宁分公司

关键词：

卷积神经网络视频行为识别特征提取

出版年：

2024

家庭影院技术

广州市科学技术协会

家庭影院技术

影响因子：0.003

ISSN：1008-0945

年,卷(期)：2024.330(4)

参考文献量3