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基于端到端时空图学习神经网络的人体骨架的行为识别方法

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摘要

本发明公开了一种基于端到端时空图学习神经网络的人体骨架的行为识别方法，用于人体3D骨架的行为识别问题。具体包括如下步骤：获取用于训练的人体3D骨骼关键点位置数据集，并定义算法目标；对每一帧基于空间位置进行聚类表达，得到空间节点关系；计算每一关节点的时间轨迹，并据此进行关系度量，得到时间节点关系；建立所述时空图学习与图卷积神经网络的联合学习框架；使用所述学习框架估计连续人体3D骨架的行为类别。本发明适用于真实视频中的人体动作分析，面对各类复杂情况具有较佳的效果和鲁棒性。

著录项

  • 公开/公告号CN109858390A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-06-07

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江大学;

    申请/专利号CN201910024126.5

  • 发明设计人 李玺;李斌;张仲非;

    申请日2019-01-10

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构33200 杭州求是专利事务所有限公司;

  • 代理人傅朝栋;张法高

  • 地址 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号

  • 入库时间 2024-02-19 10:55:49

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-07-02

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20190110

    实质审查的生效

  • 2019-06-07

    公开

    公开

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