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　　分析和表达行为动作信息。该技术正被广泛应用于视频监控、人机交互、医疗看护等领域。随着深度学习技术在计算机视觉中越来越多的应用，也为研究行为识别开拓了新的方向。。对此，本文重点研究如何挖掘视频中的有效信息，设计泛华能力强的深度神经网络，识别视频中的行为动作。

　　因为企业在区域市场内占据的份额需要长期的经营，使得区域市场营销收益获取时间相对更长，并且不可以只采取货币代替。结合实际情况进行分析，区域收益主要内容包括消费者接受度、产品认同程度、产品在市场所占份额、产品规划扩大以及就业机会等。而这些内容在较短时间里无法看到终结果，只有较长时间后区域市场营销下这部分收益才会更加清晰地呈现出来，为企业产生应有效能，所以营销定价方面必须结合宏观发展的眼光进行具体分析。可是，企业市场营销收益则是企业所获利润，集中采取货币衡量，一般形式为通过销售物品获得相应的金钱收益。这种短期营销性行为，在销售定价环节侧重于分析怎样有效增强企业盈利、提高消费者购买量等。

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　　区域市场营销的核心是建立长期品牌形象，贴合长远发展目标。企业市场营销的核心是把产品高质量、率地销售出去，所采用的手段主要是促销。企业市场营销、区域市场营销终目标都是保障企业收益，如果没有消费，企业就无法获得利益。所以，两者均是以消费者作为核心，营销方案制定过程中都以消费者需求、消费者购买水平、产品喜好、消费者文化程度以及生活习惯等因素当做主要分析数据，有助于执行针对性更强的营销方案。

　　行为识别是计算机视觉领域的一个重要研究课题，具有广泛的应用前景。针对现实中对视频整体序列结构建模会增加大量的冗余信息，提出了一种基于时空关注度长短期记忆网络（spatial-Temporal Attention Long-Short Term Memory.STA-LSTM）的行为识别框架，提高了行为识别效率。利用GoogLeNet逐层卷积视频帧，自动聚合蕴含边、角和线等底层特征以生成具有显著结构性的高层语义特征。在LSTM中引入关注度网络来学习关注度权重，利用光流掩膜分割有效的运动前景区域，从而优化关注度权重，将其与卷积特征相结合作为STA-LSTM模型的输入特征，从而进行行为识别。在UCF101数据集上的实验结果表明，本文方法优于当前的一些先进方法。

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