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為了高效、準確地獲得視頻中的行為類別和運動信息，減少計算的復雜度，文中提出一種融合特征傳播和時域分割網絡的視頻行為識別算法。首先將視頻分為3個小片段，分別從相應片段中提取關鍵幀，從而實現對長時間視的建模;然后設計一個包含特征傳播表觀信息流和 Flow Net運動信息流的改進時域分割網絡（PTSN），分別以RGB關鍵幀、RGB非關鍵幀、光流圖為輸入提取視頻的表觀信息流和運動信息流;最后將改進時域分割網絡的BN- - Inception描述子進行平均加權融合后送入 Softmax層進行行為識別。在UCF101和HMDB51這2個數據集上分別取得了946%和694%的識別準確率，表眀該算法能夠有效地獲得視頻中空域表觀信息和時域運動信息，提高了視頻行為識別的準確率。
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