机器学习笔记 - 使用Keras + 基于n帧的结果进行平均进行视频分类

一、简述

        视频分类不仅仅是简单的图像分类，对于视频，我们通常可以假设视频中的后续帧与其语义内容相关。如果我们能够利用视频的时间特性，我们就可以提高实际的视频分类结果。

        长短期记忆 (LSTM) 和循环神经网络 (RNN) 等神经网络架构适合时间序列数据，后面在陆续整理动作识别方面的其它模型，已经发展出来很多先进的模型架构了，可以参考下面链接。这里(视频分析和人类活动识别技术路线简述)https://skydance