[发明专利]基于层次信息传递的图片人体动作识别方法有效
| 申请号： | 201811085779.6 | 申请日： | 2018-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN109214346B | 公开（公告）日： | 2022-03-29 |
| 发明（设计）人： | 胡建芳;朱海昇;谢佳锋;郑伟诗 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 李斌 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于层次信息传递的图片人体动作识别方法，于，包括下述步骤：S1、将人体分割为一个层次结构，该层次结构是自顶向下由粒度越来越细的局部身体区域构成，即将人体递归地分解为更小的身体部分；S2、构建层次传播网络，递归地对步骤S1中层次结构的信息进行传递与整合，从而得到最终的动作描述子；S3、将步骤S2得到的动作描述子与额外的全图信息结合，输入最后的全连接层进行分类，使用sigmoid函数来计算该置信度的概率分布，用二元交叉熵来计算分类损失。本发明定义了抽象的人体分割框架与分割规则，使得人体分割方案的选定更加灵活，降低单一性或者不合理性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 层次 信息 传递 图片 人体 动作 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于层次信息传递的图片人体动作识别方法，其特征在于，包括下述步骤：S1、将人体分割为一个层次结构，该层次结构是自顶向下由粒度越来越细的局部身体区域构成，即将人体递归地分解为更小的身体部分；围绕这些身体部分，从图像中截取对应区域，利用卷积神经网络提取图像特征；S2、构建层次传播网络，递归地对步骤S1中层次结构的特征信息进行传递与整合，从而得到最终的动作描述子；S3、将步骤S2得到的动作描述子与额外的全图信息结合，输入最后的全连接层进行分类。
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