Видео классификация

Выполните видео классификацию и распознавание активности с помощью глубокого обучения

Классифицируйте действие или действие, содержавшееся в последовательности изображений от визуальных источников данных, таких как видеопоток, в набор категорий с помощью глубокого обучения. Основанное на видении распознавание активности включает предсказание действия в последовательности изображений, таких как обход, плавание или нахождение, с помощью набора видеокадров. Распознавание активности от видео имеет много приложений, таких как человеко-машинное взаимодействие, обнаружение аномалии и наблюдение. Чтобы узнать больше, смотрите Начало работы с Видео Классификацией Используя Глубокое обучение.

Приложения

Video LabelerПометьте видео для приложений компьютерного зрения
Ground Truth LabelerПометьте достоверные данные для автоматизированных ведущих приложений

Функции

развернуть все

groundTruthДанные о метке основной истины
writeVideoScenesЗапишите видео последовательность в видеофайл
sceneTimeRangesОбласти значений времени сцены помечают от достоверных данных
VideoReaderСоздайте объект считать видеофайлы
fileDatastoreDatastore с пользовательским средством чтения файлов
transformПреобразуйте datastore
combineОбъедините данные от нескольких datastores
folders2labelsПолучите список меток с имен папок
splitlabelsНайдите, что индексы разделяют метки согласно заданным пропорциям
inflated3dVideoClassifierРасширенный 3D видео классификатор (I3D). Требует Модели Computer Vision Toolbox для расширенной 3D Видео Классификации
slowFastVideoClassifierКлассификатор видео SlowFast. Требует Модели Computer Vision Toolbox для Классификации Видео SlowFast
r2plus1dVideoClassifierR (2+1) видео классификатор D. Требует Модели Computer Vision Toolbox для R (2+1) Видео Классификация D
predictВычислите видео предсказания классификатора
forwardВычислите видео классификатор выходные параметры для обучения
imwarpПримените геометрическое преобразование изображения
imcropОбрежьте изображение
imresizeИзмените размер изображения
randomAffine2dСоздайте рандомизированное 2D аффинное преобразование
centerCropWindow2dСоздайте прямоугольное окно обрезки центра
randomCropWindow2d(Не рекомендуемый), Создают рандомизированное прямоугольное окно обрезки
classifyVideoFileКлассифицируйте видеофайл
classifySequenceКлассифицируйте видео последовательность
updateSequenceОбновите видео последовательность для классификации
resetSequenceСбросьте видео свойства последовательности для классификации потоковых видео
vision.VideoPlayerПроигрывайте видеоизображение или изображение на дисплее
vision.DeployableVideoPlayerВидео отображения
insertTextВставьте текст в изображение или видео

Темы

Начало работы с видео классификацией Используя глубокое обучение

Видео распознавание и классификация, анализируйте, классифицируйте и отследите действия, содержавшиеся в визуальных источниках данных.

Рекомендуемые примеры

Activity Recognition from Video and Optical Flow Data Using Deep Learning

Распознавание активности из данных о видео и оптическом потоке Используя глубокое обучение

Обучите расширенную 3D 2D потоковую сверточную нейронную сеть (I3D) распознаванию активности с помощью RGB и данных об оптическом потоке из видео.

Скрипт Open Live Script
Gesture Recognition using Videos and Deep Learning

Распознавание жеста с помощью Видео и Глубокого обучения

Обучите сверточную нейронную сеть SlowFast распознаванию жеста с помощью данных о RGB из видео.

Скрипт Open Live Script

Документация Computer Vision Toolbox

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте