技术总结
本发明中提出的一种基于时空共生双流网络的视频图像分类的方法，其主要内容包括：数据输入、时空双流网络、融合、SVM分类器，其过程为，首先输入图像和光流信息，结合时间网络和空间网络进行早期融合，将融合输出作为特征向量输入到SVM分类器之中，获得最终分类结果。本发明采用早融的双流网络结合时间和空间信息(时空共生)方法，使用猴类的视频数据集，从每个视频使用更多的帧(即更多的空间数据)产生一个显著的精度提高；空间和时间信息的结合，两者形成互补，精度达到65.8％。通过使用共生的方法较少的分离的集群形成，和分离的集群往往是更紧密的在一起，更好地利用时间信息。
技术研发人员：夏春秋
受保护的技术使用者：深圳市唯特视科技有限公司
文档号码：201610794689
技术研发日：2016.08.31
技术公布日：2017.03.01