[发明专利]面向智能教学时空关联的形体动作属性分析与识别方法在审
| 申请号： | 201910089359.3 | 申请日： | 2019-01-30 |
| 公开（公告）号： | CN109919024A | 公开（公告）日： | 2019-06-21 |
| 发明（设计）人： | 陈强;苏卓;陈慧妍 | 申请（专利权）人： | 陈强;苏卓;陈慧妍 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06Q50/20;G06T7/246 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 510000 广东省广州市海珠区新港*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开一种面向智能教学时空关联的形体动作属性分析与识别方法。该方法包括：根据多尺度相关滤波的实时视觉目标跟踪方式，跟踪定位学习者在每一帧的位置；基于多帧图像的联合分割方式，建立学习者的可变形部分模型，实现单帧整体图像动作属性感知的时空关联估计。本发明提供的方案，能提高教育资源公共服务平台优质形体动作教育资源可视媒体的时空结构预测与识别能力，通过对动作属性的分析，从形体动作的结构性、连续性和时空一致性等方面，实现对形体动作分析和识别，以及对其变化趋势的准确预测。 | ||
| 搜索关键词： | 形体动作 动作属性 教育资源 属性分析 智能教学 关联 时空 公共服务平台 时空一致性 变化趋势 多帧图像 分割方式 可视媒体 时空结构 视觉目标 整体图像 多尺度 结构性 可变形 跟踪 预测 单帧 滤波 感知 分析 联合 | ||
【主权项】：
1.一种面向智能教学时空关联的形体动作属性分析与识别方法，其特征在于，包括：根据多尺度相关滤波的实时视觉目标跟踪方式，跟踪定位学习者在每一帧的位置；基于多帧图像的联合分割方式，建立学习者的可变形部分模型，实现单帧整体图像动作属性感知的时空关联估计。
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