[发明专利]基于增进式图卷积神经网络的人体动作识别方法有效
| 申请号： | 202010094821.1 | 申请日： | 2020-02-14 |
| 公开（公告）号： | CN111310659B | 公开（公告）日： | 2022-08-09 |
| 发明（设计）人： | 柯逍;柯力 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V20/40;G06V10/82;G06V10/34;G06V10/762;G06V10/74;G06V10/764;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 丘鸿超;蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福州市*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于增进式图卷积神经网络的人体动作识别方法，首先提取与类别无关的时空对象和计算不同对象提取的特征，并对动作信息检测单元进行定义和表示；其次计算每帧表示的信息熵，选取熵小的帧作为整个视频的关键帧动作；然后将选取的关键动作帧图像输入到人体姿态估计模型；接着通过微小的变换、修剪和对齐的方法自动选择感兴趣的区域方面；最后在检测器检测人体动作的时候产生的冗余检测信息采用非极大值抑制算法来消除，通过适当的数据增强，以便让对称空间变换网络加上单人姿态估计网络适应不完美的人体区域定位结果。本发明可以有效的提高人体动作识别的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 增进 图卷 神经网络 人体 动作 识别 方法 | ||
【主权项】：
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