[发明专利]一种基于视频关键帧的人体行为识别方法有效
| 申请号： | 202010482943.8 | 申请日： | 2020-06-01 |
| 公开（公告）号： | CN111626245B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 丁转莲;盛漫锦;石家毓;孙登第;吴心悦;沈心怡 | 申请（专利权）人： | 安徽大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V10/80;G06V10/62;G06V20/40;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 合肥国和专利代理事务所(普通合伙) 34131 | 代理人： | 张祥骞 |
| 地址： | 230601 安徽省*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于视频关键帧的人体行为识别方法，包括：获取已经分类的视频集；基于信息量划分视频片段；构造双流卷积神经网络并随机取样训练该双流卷积神经网络；基于系数重构矩阵方法提取测试视频的时空特征；将得到的时空特征输入训练好的双流卷积神经网络，得到行为识别结果。本发明通过提高待检测帧的质量来提高识别的准确性；采用双流卷积神经网络，大大提高了视频时间信息的利用，有效的提高了行为识别的准确率；采用贪心算法求解，采用简单的条件循环就可以完成视频段划分，简单准确；本发明在光流时间特征上，采用的不是传统连续帧，而是重构矩阵选取出的贡献度最大的5帧作为光流关键帧。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 视频 关键 人体 行为 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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