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針對視頻中的完整行為建模，目前常用的方法為時間分段網絡（ Temporal Segment Network，TSN），但TSN不能充分獲取行為的變化信息。為了在時間維度上充分發掘行為的變化信息，文中提出了行為關聯網絡 Action-related Network（ARN），首先使用 Bn-inception網絡提取視頻中行為的特征，然后將提取到的視頻分段特征與 Long short- Term Memory（LSTM）模塊輸出的特征拼接，最后進行分類。通過以上方法，ARN可以兼顧行為的靜態信息和動態信息。實驗結果表明，在通用數據集HMDB-51上，ARN的識別準確率為73.33%，比TSN提高了7%;當增加行為信息時，ARN的識別準確率將比SN提高10%以上。而在行為變化較多的數據集 Something-somethingⅥ1上，ARN的識別準確率為28.12%，比TSN提高了51%。最后在HMDB51數據集的一些行為類別上，文中進一步分析了ARN和TSN分別利用更完整的行為信息時識別準確率的變化情況，結果表明ARN的單個類別識別準確率高于TSN10個百分點以上。由此可見，ARN通過關聯行為變化，對完整行為信息進行了更充分的利用，從而有效地提高了變化行為的識別準確率。
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