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摘 要：为了优化视频不同跨度行为识别性能，提出了基于梯度特征与3D卷积的视频不同跨度行为识别方法。捕捉视频中的动态信息变化，计算梯度特征值并映射到梯度空间。建立了基于3D卷积的多时长特征融合模型，融合不同时间节点下的梯度特征值。结合人体骨骼行为概率、标签隶属度对比以及0阶和1阶梯度深度特征值，实现视频中的多种行为识别。（剩余8961字）
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基于梯度特征与3D卷积的视频不同跨度行为识别
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