[发明专利]一种基于信道选择卷积神经网络的人体姿态识别方法在审
| 申请号： | 202010589470.1 | 申请日： | 2020-06-24 |
| 公开（公告）号： | CN111860191A | 公开（公告）日： | 2020-10-30 |
| 发明（设计）人： | 张雷;黄文博;王嘉琦;闵富红 | 申请（专利权）人： | 南京师范大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 罗运红 |
| 地址： | 210046 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于信道选择卷积神经网络的人体姿态识别方法，包括：利用移动设备采集人体动作的原始数据，附上动作的标签、利用滑窗和归一化处理并切分为训练样本集和测试样本集、建立基于信道选择卷积神经网络模型，与常规神经网络相比，引入了信道选择卷积核策略，首先是对输入样本利用期望通道损失矩阵判断通道的权重，然后再对权重低的通道进行阻断，权重高的通道进行重分配，为了防止多样性的缺失，在重分配后加入了空间位移经过多层训练后，进行姿态识别。由于空间位移的作用，空间偏置会向中间聚集，所以卷积核相当于被扩大，所以当样本输入时，参数可以被更好的利用，并且保持参数量不变，本发明具有识别精准。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 信道 选择 卷积 神经网络 人体 姿态 识别 方法 | ||
【主权项】：
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