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[发明专利] 一种动作识别方法 -CN202110473438.1 有效
发明人：
杨剑宇 ;黄瑶
- 专利权人：
苏州大学
申请日：
2021-04-29
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公布日：
2023-08-01
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主分类号：
G06V40/20 文献下载
摘要： 本发明提出一种动作识别方法，将动作视频样本分段，计算每个视频片段的动态图像；将每个视频片段的动、静态图像输入特征 提取器；提取动态图像的运动特征 向量；构建特征 中心组，得到直方图表达 ；将直方图表达 输入直方图连接层，得到动作视频样本的完整直方图表示；然后输入多层感知器，构成运动特征 量化网络；训练其至收敛；将动态、静态图像输入训练好的运动特征 量化网络中的特征 提取器、增强器和软量化器，得到直方图表达 ；将直方图表达 输入显著运动特征 提取器，得到显著运动特征 图；将显著运动特征 图输入卷积神经网络，构成动作分类器；训练其至收敛；计算测试动作视频样本每个片段的动态、静态图像，并输入训练好的动作分类器，实现动作识别。一种 动作 识别 方法
[发明专利] 用于无监督跨模态检索的充分场景表达 生成方法 -CN202110306464.5 有效
发明人：
沃焱 ;罗杰庭
- 专利权人：
华南理工大学
申请日：
2021-03-23
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公布日：
2022-09-20
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主分类号：
G06F16/383 文献下载
摘要： 本发明公开了一种用于无监督跨模态检索的充分场景表达 生成方法，包括：1)对不同模态的数据分别提取局部特征 ，并构造相对应的局部特征 集；2)基于各模态数据的局部特征 集，为不同模态的数据生成对应的统计表达 ；3)基于统计表达 定义各模态对应的统计流形，并据此构造相应的公共统计流形；4)搭建多个浅层神经网络来学习不同模态间的投影，为多模态数据补齐自身所缺失的其它模态下的统计表达 ；5)将多模态数据自身的统计表达 与所学习到的其它模态下的统计表达 进行级联，从而获得一个包含充分的场景信息的表达 ，并相应地将各模态的数据统一嵌入到公共统计流形中以进行跨模态检索。本发明为不同模态的数据生成充分场景表达 来进行更加精确的跨模态检索。用于 监督 跨模态 检索 充分 场景 表达 生成 方法
[发明专利] 基于深度映射的人体活动识别特征 表达 方法 -CN201510952118.9 有效
发明人：
赵润林 ;赵洋
- 专利权人：
运城学院
申请日：
2015-12-18
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公布日：
2019-05-28
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主分类号：
G06K9/00 文献下载
摘要： 本发明涉及模式识别技术领域，具体涉及一种基于深度映射的人体活动识别特征 表达 方法；提供一种基于深度映射的人体活动识别特征 表达 方法，该方法易于实现，并提升了动作识别的准确性；从体感摄像机的彩色图像序列中，提取人体活动时空兴趣点p，以人体活动时空兴趣点p为中心，计算彩色图像序列中光流特征 和梯度特征 ，从体感摄像机的深度图像序列中，找到对应的人体活动时空兴趣点p’，并得到p’的深度值，基于高斯混合体模型，根据p’的深度值将p分成N层，构建基于深度映射的多通道表达 ，然后对每层的时空兴趣点通过聚类算法聚类，并用词袋模型来表达 ，得到直方图向量，将每层特征 表达 连接起来，组成特征 S＝(H1 ,...基于 深度 映射 人体 活动 识别 特征 表达 方法
