文献综述
研究背景及意义近年来,随着视频相关应用的爆发式增长,智能 视频理解技术成了计算机视觉领域内研究的热点。
行为检测(action detection)旨在从长视频中定位出人们需要关注的行为在时间甚至是空间上的具体位置,是最为重要的视频理解任务之一。
该技术可以广泛应用于视频监控、视频搜索与检索、自动驾驶、人机交互、视频内容推荐等。
由于存在潜在的巨大应用前景,行为检测技术 研究一直都受到广泛的关注。
传统行为检测研究主 要集中在基于手工设计特征的模型。
近年来,随着大规模数据集的发布和计算机运算能力的 增强,深度学习技术在计算机视觉领域的各个任务中取得了巨大的成果。
特别是,深度学习技术在目标检测任务上的巨大突破, 直接推动了基于深度学习技术的行为检测研究热潮。
目标检测领域的相关策略和框架在行为检测任务中被直接应用或者借鉴,显著地提高了行为检测的性能。
然而,在这个快速发展的领域缺少相关的文献总结。
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