[发明专利]一种基于弱监督学习视频分割的行为识别方法有效
| 申请号： | 202110207458.4 | 申请日： | 2021-02-24 |
| 公开（公告）号： | CN112861758B | 公开（公告）日： | 2021-12-31 |
| 发明（设计）人： | 李策;盛龙帅;姜中博;李欣 | 申请（专利权）人： | 中国矿业大学（北京） |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100083 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于弱监督学习视频分割的行为识别方法，其中方法包括：将整个视频分割成未知数量的N段，为每一段分配类标签和长度标签，对视频段使用Viterbi算法生成帧标签用于计算逐帧的交叉熵损失；在由Viterbi算法得到初始视频分割中找到最佳的动作分割点，对初始视频分割进行分解得到视觉模型、长度模型、上下文模型；使用单层具有256个循环门单元和softmax输出的GRU网络在前向传播中连接输入数据序列，得到后验概率和长度模型；定义辅助函数，找到最佳分割点；最终由长度模型和辅助函数得到完整视频的最大可能分割。充分利用弱监督视频，对完整视频中的动作进分割。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 学习 视频 分割 行为 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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