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目前行為識別方法更關注動作本身，但短視頻中包含的信息比較少，需要利用視頻中的多種特征信息，提高任務行為識別的準確率。因此，對基于場景和行為聯(lián)合特征的短視頻行為識別方法進行了研究，利用場景信息作為上下文信息，提高傳統(tǒng)單一行為識別網絡的效果。首先對短視頻中的場景特征利用深度融合網絡進行提取;然后對短視頻中的行為特征利用可變卷積網絡進行RGB特征和Flow特征提取;最后利用字典學習的方法對構建的聯(lián)合特征進行稀疏表示，提取岀更具解釋性的特征信息。在 Charades測試集top-5準確率為33%，優(yōu)于傳統(tǒng)單一行為識別網絡，使行為識別效果更加準確。
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