结合目标检测与多3DCNN的行为识别

主要思路：利用SSD目标检测检测人体，并将人体图抠出来，然后对原始帧和人体crop图像分别训练一个3DCNN，然后把这两个3DCNN作为特征提取器，分别提取原始帧和crop帧的特征，接着将特征进行融合，最后用SVM进行分类。

代码地址：Multi-3DCNN-for-action-recognition

主要流程如下图所示：

使用的是kth数据集，这个程序目前只能用于kth数据集，因为kth数据集每个视频中只有一个人。

训练3DCNN的时候，数据集的划分如下：

每个动作是由25个人完成，与一般论文中对kth的处理一致，前16个人作为训练，后9个人作为测试。

提取特征进行svm分类时，训练集与测试集也是前16个人作为训练，后9个人作为测试。

从每个训练集中的视频随机取出四段连续的16帧视频作为训练样本，从每个测试集中的视频随机取出一段连续的16帧视频帧作为测试样本。

因此总训练样本数为 16x4x4x6 = 1536，测试样本为：9x4x1x6-1=215

具体细节可看代码中load_dataset.py

结果：

只使用原始视频帧的特征（总正确率：81.40%）

只使用crop视频帧的特征（总正确率：79.07%）

使用融合特征（总正确率：87.44%）

从结果来看，这么做还是有一点提升的，不过kth数据集本身比较简单，而且这个程序限制比较多，只能用于视频中只有一个人的情况。

文中有些表述可能不太好，见谅，也欢迎大家提出意见。