一种视频行为时间轴定位及候选框提取的方法，该方法是基于未裁剪视频数据的、深度强化学习的视频行为时间轴候选框提取方法，具体步骤是：首先，在视频行为时间轴定位任务上建立了马尔科夫模型，将视频行为时间轴定位任务转化为求解马尔科夫决策过程；然后，使用经典的深度强化学习算法DQN来求解马尔科夫决策过程，使得算法自动调整时间轴窗口的长度与位置；最后，使用训练出来的智能体模型和一个动作/背景二分类器，来定位视频中的人类行为，产生时间轴候选框，以供后续更精确的定位和分析。本发明在效率与效果上超越了目前大多数先进算法，可用于定位视频中的人类行为。
声明：
“视频行为时间轴定位及候选框提取的方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
1108
编辑：管理员
来源：北方有色网
咨询细节
