[发明专利]一种基于多流信息增强图卷积网络的动作识别方法、系统及存储介质有效
| 申请号： | 202110727644.0 | 申请日： | 2021-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN113408455B | 公开（公告）日： | 2022-11-29 |
| 发明（设计）人： | 周莉;孙士刚;马纪超;贾思敏;薛立晓;刘文睿;牟进正 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V10/764;G06V10/74;G06V10/82;G06V10/774;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南金迪知识产权代理有限公司 37219 | 代理人： | 杨树云 |
| 地址： | 250199 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于多流信息增强图卷积网络的动作识别方法、系统及存储介质，包括：步骤1：获取人体动作的骨架序列；步骤2：提取关键骨架序列；步骤3：构建骨架时空图，并得到五种不同的骨架序列数据；步骤4：构建多流信息增强图卷积网络；步骤5：对多流信息增强图卷积网络进行训练，得到人体动作识别模型。步骤6：将人体骨骼序列数据输入到训练好的多流信息增强图卷积网络中，得到该动作的分类结果。本发明通过提取关键骨架序列减少神经网络计算量的前提下，扩展出五种骨架序列数据，构建具有更优时空特征提取能力的多流信息增强图卷积网络，与现有技术相比，提高了基于骨架关节点的动作识别方法的识别率和鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 信息 增强 图卷 网络 动作 识别 方法 系统 存储 介质 | ||
【主权项】：
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