[发明专利]一种识别人体动作的方法及终端有效
| 申请号： | 201910063605.8 | 申请日： | 2019-01-23 |
| 公开（公告）号： | CN109886123B | 公开（公告）日： | 2023-08-29 |
| 发明（设计）人： | 王健宗;彭俊清 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V10/764;G06N20/00;G16H20/30 |
| 代理公司： | 深圳中一专利商标事务所 44237 | 代理人： | 高星 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明适用于计算机技术领域，提供了一种识别人体动作的方法及终端，该方法包括：获取待分类的目标人体动作的人体动作数据；其中，所述人体动作数据包括在完成所述目标人体动作的过程中，每个被监控的人体骨骼的旋转姿态数据；将所述人体动作数据导入预设的人体动作分类模型进行处理，得到所述目标人体动作的分类结果；基于所述分类结果输出所述目标人体动作所属的类别标签。本发明实施例，基于在完成目标人体动作的过程中，每个被监控的人体骨骼的旋转姿态数据，对目标人体动作进行整体分析，能够准确识别人体动作所属的类别，提高人体动作的分类结果的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 识别 人体 动作 方法 终端 | ||
【主权项】：
1.一种识别人体动作的方法，其特征在于，包括：获取待分类的目标人体动作的人体动作数据；其中，所述人体动作数据包括在完成所述目标人体动作的过程中，每个被监控的人体骨骼的旋转姿态数据；将所述人体动作数据导入预设的人体动作分类模型进行处理，得到所述目标人体动作的分类结果；其中，所述人体动作分类模型是采用机器学习算法对样本人体动作训练集进行训练得到，在训练过程中，所述人体动作分类模型的输入为所述样本人体动作训练集中每个人体动作对应的人体动作数据，所述人体动作分类模型的输出为所述人体动作对应的分类结果；基于所述分类结果输出所述目标人体动作所属的类别标签。
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