[发明专利]基于深度学习的快速动态人体动作提取、识别方法有效
| 申请号： | 201610387248.7 | 申请日： | 2016-06-02 |
| 公开（公告）号： | CN106096518A | 公开（公告）日： | 2016-11-09 |
| 发明（设计）人： | 姚一鸣 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨多智科技发展有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06T7/20 |
| 代理公司： | 哈尔滨东方专利事务所 23118 | 代理人： | 陈晓光 |
| 地址： | 150000 黑龙江省哈*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的快速动态人体动作提取、识别方法。目前现有的人体识别技术及应用有以下几个方面的不足，人体骨架本身就是一个复杂的结构体，不同人的动作习惯，其动作方式也不同，这就造成了识别人体普遍性的困难。本发明包括如下步骤:首先是描述人体目标的尺寸、颜色、边缘、轮廓、形状和深度的整体信息，为动作识别提供有用线索，从视频序列中提取出有效的运动特征，在远景情况下，利用目标的运动轨迹进行轨迹分析；近景情况下，则需利用从图像序列中提取的信息对目标的四肢与躯干进行二维或三维的建模。本发明用于基于深度学习的快速动态人体动作提取、识别方法。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 快速 动态 人体 动作 提取 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于深度学习的快速动态人体动作提取、识别方法，其特征是：首先是描述人体目标的尺寸、颜色、边缘、轮廓、形状和深度的整体信息，为动作识别提供有用线索，从视频序列中提取出有效的运动特征，在远景情况下，利用目标的运动轨迹进行轨迹分析；近景情况下，则需利用从图像序列中提取的信息对目标的四肢与躯干进行二维或三维的建模。
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