[发明专利]基于多类谱图和复合卷积神经网络的人体行为识别方法在审
| 申请号： | 202110886623.3 | 申请日： | 2021-08-03 |
| 公开（公告）号： | CN113486859A | 公开（公告）日： | 2021-10-08 |
| 发明（设计）人： | 张博宙;唐珑畛;钱宇佳;贾勇 | 申请（专利权）人： | 张博宙 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都市熠图知识产权代理有限公司 51290 | 代理人： | 邓昉 |
| 地址： | 610000 四川省成都市锦江*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多类谱图和复合卷积神经网络的人体行为识别方法，包括：通过步进频率连续波雷达对不同的人体行为采样，每次采样得到一矩阵；每个矩阵选取数个列向量，采用三种不同的时频分析方法构建谱图样本数据集；再构建一复合卷积神经网络并训练得到分类模型。本发明用具有不同特征表达的多类谱图作为输入数据，使得关于人体行为特征的表达是多样而全面的；采用本发明复合卷积神经网络进行特征提取，能充分提取单一谱图中的独立空间特征和不同谱图间的关联特征，使得特征提取充分而有效；将两种特征融合起来再送入分类器进行分类，使得分类器能充分利用不同种类的特征，提高判别正确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多类谱图 复合 卷积 神经网络 人体 行为 识别 方法 | ||
【主权项】：
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