[发明专利]骨架序列中基于局部关节点轨迹时空卷的行为识别方法有效
| 申请号： | 201910711578.0 | 申请日： | 2019-08-02 |
| 公开（公告）号： | CN110555387B | 公开（公告）日： | 2022-07-19 |
| 发明（设计）人： | 张洪博;张翼翔;杜吉祥;雷庆 | 申请（专利权）人： | 华侨大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V10/80;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/50;G06V10/62;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京天盾知识产权代理有限公司 11421 | 代理人： | 赵桂芳 |
| 地址： | 361021 福建*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明属于人工智能技术领域，公开了一种骨架序列中基于局部关节点轨迹时空卷的行为识别方法，自输入的RGB视频数据和骨架关节点数据中提取局部关节点轨迹时空卷；利用基于RGB视频数据集的预训练模型提取图像特征；对训练集中每个关节点的每一种不同的特征分别构建码本并且分别进行编码，将n个关节点的特征串联为特征向量；利用SVM分类器进行行为分类与识别。本发明将手工特征以及深度学习特征融合，并使用深度学习方法提取局部特征，多种特征的融合可以达到一个稳定且准确的识别率；本发明使用姿态估计算法估计的2D人体骨架以及RGB视频序列提取特征，成本较低，且精度较高，应用于真实场景有着重要的意义。 | ||
| 搜索关键词： | 骨架 序列 基于 局部 关节点 轨迹 时空 行为 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种RGB和2D骨架序列中基于局部关节点轨迹时空卷的行为识别方法，其特征在于，所述RGB和2D骨架序列中基于局部关节点轨迹时空卷的行为识别方法包括以下步骤：/n步骤一，自输入的RGB视频数据和2D的骨架序列中提取局部关节点轨迹时空卷；/n步骤二，利用基于RGB视频数据集的预训练模型提取图像梯度直方图特征，光流直方图特征，运动边界直方图特征，以及3D卷积神经网络特征；/n步骤三，对训练集中每个关节点的每一种不同的特征分别构建码本并且分别进行编码，将n个关节点的四种特征串联为骨架关节点的特征向量；关节点特征的维度是2*C*(L
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