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近年來(lái)使用光流作為輸入特征的基于深度學(xué)習(xí)的動(dòng)作預(yù)測(cè)方法逐漸成汋主流，但是光流由于環(huán)境因素等影響，極易引入無(wú)關(guān)的冗余信息，從而降低動(dòng)作預(yù)測(cè)的精度，而現(xiàn)有方法并沒有考慮到光流中的冗余信息?？梢詮娜矫嫒コ饬鲌D中的冗余信息：消除視頻中靜止部分光流所帶來(lái)的冗余信息;選取合理的運(yùn)動(dòng)區(qū)域以消除無(wú)關(guān)背景因素引入的光流冗余信息;評(píng)估相機(jī)的運(yùn)動(dòng)去除相機(jī)運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的光流冗余信息。針對(duì)去除冗余信息的光流圖，提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的動(dòng)作預(yù)測(cè)框架，通過(guò)使用空間卷積和時(shí)間卷積來(lái)減少模型的參數(shù)，使用基于時(shí)間權(quán)重的投票機(jī)制實(shí)現(xiàn)了對(duì)動(dòng)作的預(yù)測(cè)。在UT- -Interaction setl和set2數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明了該方法的有效性。
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