[发明专利]基于视频技术的人体动作视频识别方法在审
| 申请号： | 201810684217.7 | 申请日： | 2018-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN108985354A | 公开（公告）日： | 2018-12-11 |
| 发明（设计）人： | 佘本龙 | 申请（专利权）人： | 四川铭利达科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 638500 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明中公开了一种基于视频技术的人体动作视频识别方法，包括以下步骤：1)采集视频，对采集的视频进行多层级过分割；2)对视频的各帧图像进行显著图计算，计算过程中将时空特征参数和真实场景特征参数作为参量；3)提取视频的判别性图块，根据显著度加权和判别性图块的位置对视频超体素进行判别度计算，得到视频的判别性区域；4)采用融合各层的判别性区域，对视频进行多层表示；采用SVM支持向量机分类模型进行训练和人体动作识别。通过迭代训练和筛选过程，自动地提取视频中有代表性和区分性的区域；同时抽取视频中的语义信息，可有效消除光照、拍摄角度和噪声等影响，提高动作识别的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 视频 人体动作 视频技术 视频识别 图块 人体动作识别 采集 迭代训练 动作识别 分类模型 计算过程 时空特征 特征参数 语义信息 真实场景 度计算 多层级 加权和 区分性 显著度 显著图 帧图像 自动地 参量 多层 体素 光照 噪声 抽取 筛选 分割 拍摄 融合 | ||
【主权项】：
1.基于视频技术的人体动作视频识别方法，其特征在于，包括以下步骤：1)采集视频，对采集的视频进行多层级过分割；将一个视频序列分割成多个超体素，在分割时对分割的精细度进行调整；2)对视频的各帧图像进行显著图计算，计算过程中将时空特征参数和真实场景特征参数作为参量；3)提取视频的判别性图块，根据显著度加权和判别性图块的位置对视频超体素进行判别度计算，得到视频的判别性区域；4)采用融合各层的判别性区域，对视频进行多层表示；采用SVM支持向量机分类模型进行训练和人体动作识别。
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