[发明专利]一种基于时空关联神经网络的动作识别方法及其系统有效
| 申请号： | 201811368191.1 | 申请日： | 2018-11-16 |
| 公开（公告）号： | CN109583334B | 公开（公告）日： | 2022-11-04 |
| 发明（设计）人： | 胡海峰;刘峥;何琛;张俊轩 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V20/40;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 林丽明 |
| 地址： | 510260 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于时空关联神经网络的动作识别方法，通过对海量已标注动作类别的视频数据进行训练得到时空关联神经网络。该网络是由三个部分(空间神经网络模块，相邻帧关联神经网络模块，关联模块)组成的动作识别模型。该发明能够有效的提取到视频动作的空间信息以及动作的时间信息，能够更好地实现视频动作时空信息的提取。设计的时空关联神经网络能够实现端到端的学习，在动作识别的准确率和速度上都有很好的表现。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 时空 关联 神经网络 动作 识别 方法 及其 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于时空关联神经网络的动作识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：构造与训练空间神经网络模块；S2：构造与训练相邻帧关联神经网络模块，使用关联模块连接空间神经网络模块与相邻帧关联神经网络模块；S3：训练由空间神经网络模块与相邻帧关联神经网络模块复合而成的时空关联神经网络系统；S4：将待测视频输入到训练好的时空关联神经网络系统中进行动作识别。
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