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针对视频中的完整行为建模，目前常用的方法为时间分段网络（ Temporal Segment Network，TSN），但TSN不能充分获取行为的变化信息。为了在时间维度上充分发掘行为的变化信息，文中提出了行为关联网络 Action-related Network（ARN），首先使用 Bn-inception网络提取视频中行为的特征，然后将提取到的视频分段特征与 Long short- Term Memory（LSTM）模块输出的特征拼接，最后进行分类。通过以上方法，ARN可以兼顾行为的静态信息和动态信息。实验结果表明，在通用数据集HMDB-51上，ARN的识别准确率为73.33%，比TSN提高了7%;当增加行为信息时，ARN的识别准确率将比SN提高10%以上。而在行为变化较多的数据集 Something-somethingⅥ1上，ARN的识别准确率为28.12%，比TSN提高了51%。最后在HMDB51数据集的一些行为类别上，文中进一步分析了ARN和TSN分别利用更完整的行为信息时识别准确率的变化情况，结果表明ARN的单个类别识别准确率高于TSN10个百分点以上。由此可见，ARN通过关联行为变化，对完整行为信息进行了更充分的利用，从而有效地提高了变化行为的识别准确率。
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