摘要：针对视频动作识别中数据处理效率不高的问题,建立一种基于视频帧间差分序列的动作识别模型。利用帧间差分检测视频帧中的运动区域,以该区域为中心进行相应的图像剪切和增强处理。整个识别模型采用双流架构,在数据样本制作时通过适当的隔帧差分来扩大样本的时间跨度。采用分阶段逐步增加训练样本量的方法,以提升模型识别性能并解决训练过程中易出现的过拟合问题。实验结果表明,该模型可以在CPU级配置的电脑中完成快速动作识别,且在UCF11和UCF25数据集中的识别准确率均高于85%。

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