[发明专利]一种基于残差网络的人体行为识别方法及装置在审
| 申请号： | 201710413546.3 | 申请日： | 2017-06-05 |
| 公开（公告）号： | CN107292247A | 公开（公告）日： | 2017-10-24 |
| 发明（设计）人： | 桂江生;迟元峰;包晓安 | 申请（专利权）人： | 浙江理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙)33240 | 代理人： | 杨天娇 |
| 地址： | 310018 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于残差网络的人体行为识别方法及装置，首先通过opencv将视频转换为RGB图像和光流图像，然后使用残差网络提取空间特征和时间特征，再将这两个特征融合后送入分类器分类，确定视频中人体行为分类。本发明的装置包括转换模块、空间特征提取模块、时间特征提取模块、融合模块和分类模块。本发明的方法及装置，增加了网络的深度并提高了识别的准确度，同时降低了算法的时间复杂度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 网络 人体 行为 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种基于残差网络的人体行为识别方法，其特征在于，所述人体行为识别方法包括：将视频转换为RGB图像和光流图像；采用RGB图像作为输入，利用设定的残差网络的卷积网络提取视频的空间特征；采用光流图像作为输入，利用所述残差网络的卷积网络提取视频的时间特征；在卷积网络的最后一个卷积层之后，通过融合策略将视频的空间特征和时间特征融合；将融合的空间特征和时间特征，经过残差网络的池化层和全连接层后，输入到分类器中进行分类，确定视频所属的人体行为类别。
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