[发明专利]基于骨骼时空及动态信息的双流卷积神经网络动作识别方法有效
| 申请号： | 202010539760.5 | 申请日： | 2020-06-15 |
| 公开（公告）号： | CN111695523B | 公开（公告）日： | 2023-09-26 |
| 发明（设计）人： | 王洪雁;张鼎卓;袁海;汪祖民 | 申请（专利权）人： | 浙江理工大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V10/82;G06N3/0464;G06V10/30;G06V10/764;G06V20/40;G06T3/60;G06T5/30 |
| 代理公司： | 大连智高专利事务所(特殊普通合伙) 21235 | 代理人： | 刘斌 |
| 地址： | 310018 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于骨骼时空及动态信息的双流卷积神经网络动作识别方法，计算机视觉图像与视频处理领域，用于解决复杂场景下基于骨骼信息动作识别方法识别率低的问题，要点是：(1)输入骨骼序列，将所获取的骨骼序列进行坐标系转换；(2)基于转换后的坐标信息构建骨骼空时特征图及关节运动速度图；(3)基于运动显著性及形态学算子分别增强骨骼空时特征图及关节运动速度图特征；基于双流卷积神经网络深度融合增强后的骨骼空时特征图及关节运动速度图以实现动作分类，效果是对具有视角变化、丰富噪声以及细微差别动作等复杂场景，可有效提高动作识别准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 骨骼 时空 动态 信息 双流 卷积 神经网络 动作 识别 方法 | ||
【主权项】：
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