[发明专利]一种基于深特征提取异步融合网络的动作识别方法在审
| 申请号： | 201810155147.6 | 申请日： | 2018-02-23 |
| 公开（公告）号： | CN108280443A | 公开（公告）日： | 2018-07-13 |
| 发明（设计）人： | 夏春秋 | 申请（专利权）人： | 深圳市唯特视科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 518057 广东省深圳市高新技术产业园*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明中提出的一种基于深特征提取异步融合网络的动作识别方法，其主要内容包括：粗粒度到细粒度网络、异步融合网络、深特征提取异步融合网络。其过程为，先将输入视频外观流的每个空间帧和运动流的每个短期光流堆栈输入到粗粒度到细粒度网络，集成多个动作类粒度的深度特征，并创建了一个更精确的特征表示，然后将提取出的特征输入集成不同时间点信息流特征的异步融合网络，获得一个动作类预测结果，最后深特征提取异步融合网络组合不同的动作预测结果，确定输入视频的最终动作类标签。本发明能从多个动作类粒度中提取并集成深层特征，获得更精确的动作表示，同时异步融合能更好地利用多个信息流中的互补信息，提高动作识别的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 融合网络 特征提取 动作识别 细粒度网络 多个动作 输入视频 粗粒度 信息流特征 动作表示 动作预测 互补信息 深度特征 特征表示 特征输入 预测结果 准确度 时间点 堆栈 光流 信息流 标签 融合 创建 | ||
【主权项】：
1.一种基于深特征提取异步融合网络的动作识别方法，其特征在于，粗粒度到细粒度网络(一)；异步融合网络(二)；深特征提取异步融合网络(三)。
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