[发明专利]视频动作识别方法、装置和机器设备有效
| 申请号： | 201810861147.8 | 申请日： | 2018-08-01 |
| 公开（公告）号： | CN110163052B | 公开（公告）日： | 2022-09-09 |
| 发明（设计）人： | 厉扬豪;宋思捷;刘家瑛;刘婷婷;黄婷婷;马林;刘威 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技(深圳)有限公司;北京大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V20/40;G06V10/764 |
| 代理公司： | 深圳市联鼎知识产权代理有限公司 44232 | 代理人： | 刘抗美;叶虹 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明揭示了一种视频动作识别方法、装置和机器设备。所述方法包括：获取进行动作识别的视频数据；对视频数据在神经网络中进行网络各层的特征抽取中，经由神经网络的网络结构使得视频图像上抽取的空域特征进入双线性层；相邻帧视频图像之间根据空域特征进行双线性层上的双线性相关性运算，获得视频数据中每帧视频图像的时空域特征；通过时空域特征进行视频中动作的分类，获得视频数据的动作识别结果。对于神经网络中网络各层的特征抽取，在双线性层上双线性相关性运算中参数和计算复杂度得到控制，进而在控制复杂度的情况下抽取了时空域特征由此，实现了时域关系上的显式建模，有效提升动作识别的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 视频 动作 识别 方法 装置 机器设备 | ||
【主权项】：
1.一种视频动作识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取进行动作识别的视频数据，所述视频数据包括若干帧视频图像；对所述视频数据在神经网络中进行网络各层的特征抽取中，经由所述神经网络的网络结构使得视频图像上抽取的空域特征进入双线性层；相邻帧视频图像之间根据所述空域特征进行所述双线性层上的双线性相关性运算，获得所述视频数据中每帧视频图像的时空域特征；通过所述时空域特征进行视频中动作的分类，获得所述视频数据的动作识别结果。
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