[发明专利]一种基于压缩域表征运动向量的行为识别方法有效
| 申请号： | 202110232921.0 | 申请日： | 2021-03-03 |
| 公开（公告）号： | CN113014923B | 公开（公告）日： | 2022-12-06 |
| 发明（设计）人： | 张冠文;周铖辉;周巍 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | H04N19/139 | 分类号： | H04N19/139;H04N19/149;H04N19/52;G06V40/20;G06V20/40;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西北工业大学专利中心 61204 | 代理人： | 金凤 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于压缩域表征运动向量的行为识别方法，首先，使用提出的利用运动向量进行视频关键信息序列检测模块提取源视频内关键信息子序列，并在子序列中进行稀疏采样，降低整体的计算复杂度。其次，利用视频编码解耦合以及相机方向角估计方法来提升运动向量的信息完整性和准确性。最后利用多输入多模态行为识别网络模型对视频动作进行有效识别。本发明极大程度降低了整体方法的计算复杂度，有效地提高视频端到端行为识别的实时性；提高了网络模型对视频有效信息的利用，在不增加计算复杂度的前提下有效地提高了行为识别准确率；克服了原始运动向量表征信息不完整导致网络模型直接利用运动向量识别精度下降的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 压缩 表征 运动 向量 行为 识别 方法 | ||
【主权项】：
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