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近年來使用光流作為輸入特征的基于深度學習的動作預測方法逐漸成汋主流，但是光流由于環境因素等影響，極易引入無關的冗余信息，從而降低動作預測的精度，而現有方法并沒有考慮到光流中的冗余信息。可以從三方面去除光流圖中的冗余信息：消除視頻中靜止部分光流所帶來的冗余信息;選取合理的運動區域以消除無關背景因素引入的光流冗余信息;評估相機的運動去除相機運動產生的光流冗余信息。針對去除冗余信息的光流圖，提出了一種基于深度學習的動作預測框架，通過使用空間卷積和時間卷積來減少模型的參數，使用基于時間權重的投票機制實現了對動作的預測。在UT- -Interaction setl和set2數據集上的實驗表明了該方法的有效性。
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