图共 3个 表共 2个

    • 图  1  本文行为识别流程图

      Figure 1. 

    • 图  2  空间-时间双网络流多层LSTM网络示意图

      Figure 2. 

    • 图  3  UCF-11数据集上11类行为动作分类识别实验的混淆矩阵

      Figure 3. 

    • 子模型
      组合       		1+3 2+3 1+2+3 1+2+3
      +4       		1+2+3
      +5       		1+2+3
      +4+5
      平均准确度(%) 76.1 72.9 82.0 83.2 85.5 87.5
      测试时间(s) 129 130 130 132 132 133
      注：数字含义：1为原始图像，2为光流特征，3为CNN+LSTM模型，4为空间注意力，5为时间注意力

      表 1  本文方法在不同子模型组合下平均准确度和模型测试用时性能比较

    • 模型方法 数据模式 平均准确度(%)
      MIL方法[1] 多种特征融合 75.2
      Dense trajectories方法[2] 密度轨迹特征 84.2
      Attention+LSTM方法[4] 外观图像 84.9
      本文方法 外观图像+光流特征 87.5

      表 2  本文方法与其他传统方法在UCF-11数据集下实验结果比较