成果名称：	基于注意力机制和3D卷积神经网络的人体行为识别方法	关键字：		应用行业：
高新技术领域：		所在地：		知识产权类型：	发明专利
知识产权编号：	ZL201810463529	成果体现形式：		成果属性：
成果所处阶段：		成果水平：	国内领先	研究形式：
学科分类：		战略新兴产业：		课题来源：
第一完成单位名称：	华北电力大学（保定）	第一完成单位属性：		技术成熟度：
合作方式：	专利许可	交易价格(万)：	4.00	所属十强产业：

本发明公开了一种基于注意力机制和3D卷积神经网络的人体行为识别方法,该人体行为识别方法构建了一个3D卷积神经网络,该3D卷积神经网络的输入层包括原始灰度图和注意力矩阵两个通道。该方法中构建了识别视频中的人体行为的3D CNN模型，引入了注意力机制，计算两帧间的距离作为注意力矩阵，和原始人体行为视频序列构成双通道输入到构建的3D CNN中，让卷积操作对视觉重点区域进行着重特征提取。同时，对3DCNN结构进行优化，在网络中加入Dropout层随机冻结网络部分连接权值，使用ReLU激活函数，提高网络稀疏性，解决随着维度增加、层数加深引起的计算量剧增、梯度消失的问题，防止小数据集下的过拟合，提升网络识别准确率的同时减小时间的损耗。