[发明专利]基于竞合网络的双流卷积网络的人体动作识别系统及方法在审
| 申请号： | 202010710147.5 | 申请日： | 2020-07-22 |
| 公开（公告）号： | CN111931603A | 公开（公告）日： | 2020-11-13 |
| 发明（设计）人： | 叶青;李汭;张永梅 | 申请（专利权）人： | 北方工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京科龙寰宇知识产权代理有限责任公司 11139 | 代理人： | 孙皓晨 |
| 地址： | 100144*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于竞合网络的双流卷积网络的人体动作识别系统及方法，所述系统包括视频输入部分、特征提取部分和结果融合部分，其中特征提取部分还包括竞合网络。所述方法为：将视频输入双流架构的网络，其中时间流部分通过竞合网络对视频帧进行动静像素分割，输出剔除静态区域的光流图像，并输入到中等规模卷积网络，对光流图像进行特征提取；空间流部分将多帧视频图像输入卷积3D网络，对每一帧视频图像进行特征提取；分别在所述中等规模卷积网络和卷积3D网络的softmax层对提取的特征进行特征分类，然后采用多类支持向量机将分类结果进行分数融合，得到人体动作的正确识别，由此减少由环境等外部差异带来的误差，提升动作识别准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 网络 双流 卷积 人体 动作 识别 系统 方法 | ||
【主权项】：
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