激光与红外

作者：周啸辉

单位：1.南昌航空大学 图像处理与模式识别江西省重点实验室,江西 南昌 330063；2.北爱荷华大学技术系,美国 爱荷华州 50614-0178；

关键词：人体行为识别;改进ResNe18网络;红外图像;多重残差结构;改进CBAM模块

基金：国家自然科学基金项目(No.61866027)；江西省自然科学基金项目(No.20202BAB202016)；南昌航空大学研究生创新专项基金项目(No.YC2020043)资助。

人体行为识别在安全监护、安防监控、智能家居等诸多领域具有重要的研究意义和广泛的应用价值。由于红外信息具有受光照影响小、保护隐私等特性,因此基于红外信息的人体行为识别方法备受国内外学者关注。本文对包含7种行为类别的红外信息进行连续帧拼接处理,构建红外图像数据集。传统的ResNet-18网络性能较为优异,在可见光图像识别上一直表现良好,但在红外图像识别中效果欠佳。本文根据红外图像特性,对其进行相应改进:首先,构建多分支同构结构,替换7×7卷积,增强网络的表达能力；其次,结合最大池化与平均池化,避免丢失有用信息；最后,引入非对称卷积块构成多重残差结构,并与改进CBAM模块结合对残差块进行优化,从而增加网络多样性,提升网络的特征提取能力。实验结果表明,改进ResNet 18网络识别率达到9996,不但高于传统的ResNet 18网络,而且明显优于基于红外图像的其他网络。

来源：2021年第9期

《激光与红外》期刊编辑部

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