[发明专利]一种基于跨域学习的跨视角动作识别方法有效

专利信息
申请号: 201710330526.X 申请日: 2017-05-11
公开(公告)号: CN107203745B 公开(公告)日: 2020-06-26
发明(设计)人: 聂为之;张欣 申请(专利权)人: 天津大学
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/62
代理公司: 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 代理人: 李林娟
地址: 300072*** 国省代码: 天津;12
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摘要: 发明公开了一种基于跨域学习的跨视角动作识别方法,所述方法包括以下步骤:对目标域和源域的视频数据分别提取视觉特征,采用视觉词袋模型作为视觉表示,形成原始特征向量集;通过变换矩阵将来自不同视图的原始特征变换到公共特征空间中,将原始特征和变换特征结合,分别形成目标域和源域新的特征映射函数,构成新的特征向量集;采用基于标准支持向量机的跨域学习方法训练变换矩阵,并为每个人体动作生成最终分类器;利用分类器对待测视频进行动作类别的判定,得到最终的识别结果。本发明避免了传统动作识别场景中对摄像机空间位置信息的依赖,应用两个变换矩阵使不同的视角域映射到一个共同的特征空间,有效地提高了跨视角动作识别的准确率。
搜索关键词: 一种 基于 学习 视角 动作 识别 方法
【主权项】:
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