[发明专利]基于卷积神经网络的人体动作识别方法有效
| 申请号： | 201810345479.0 | 申请日： | 2018-04-17 |
| 公开（公告）号： | CN108573232B | 公开（公告）日： | 2021-07-23 |
| 发明（设计）人： | 张良;李玉鹏;刘婷婷 | 申请（专利权）人： | 中国民航大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 天津才智专利商标代理有限公司 12108 | 代理人： | 庞学欣 |
| 地址： | 300300 天*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 一种基于卷积神经网络的人体动作识别方法。其包括选取数据集中的部分深度图像作为训练样本，其余深度图像作为测试样本，采用空间结构动态深度图像技术，将数据集中的深度图像的四维信息映射到二维空间，获得二维图像；构造卷积神经网络；使用训练样本中的二维图像对卷积神经网络进行训练；将测试样本中的二维图像输入到上述已训练完成的卷积神经网络中得到三组输出向量，然后进行组内融合，再进行组间融合，最后完成人体动作的识别等步骤。本发明方法可以作为模式识别和人工智能的基础，对人体动作识别具有重要意义。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 人体 动作 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的人体动作识别方法，其特征在于：所述的基于卷积神经网络的人体动作识别方法包括按顺序进行的下列步骤：(1)选取数据集中的部分深度图像作为训练样本，其余深度图像作为测试样本，然后采用空间结构动态深度图像技术，将数据集中深度图像的四维信息映射到二维空间，获得二维图像；(2)构造卷积神经网络；(3)使用训练样本中的二维图像对卷积神经网络进行训练；(4)将测试样本中的二维图像输入到上述已训练完成的卷积神经网络中得到三组输出向量，然后进行组内融合，再进行组间融合，最后完成人体动作的识别。
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