基于视频压缩域的实时人体行为分析算法研究

电子工程学院

Research on the algorithms of Video- compression-based Human action analysis

主要研究内容为在压缩域中构建骨干网络融合的人体行为算法研究。拟解决的技术难点在于需要从压缩比特流中提取有效语法元素和数据在不恢复全部帧的情况下完成前景对象的准确分割和识别，并且从划分的图像中高效的建立人体骨干网络模型，最终通过GCN（图卷积网络）进行训练，完成对人体行为的识别。