[发明专利]一种基于骨骼的动作识别的深度集成方法有效
| 申请号： | 202010097008.X | 申请日： | 2020-02-17 |
| 公开（公告）号： | CN111291693B | 公开（公告）日： | 2023-03-31 |
| 发明（设计）人： | 杨会成;徐姝琪 | 申请（专利权）人： | 安徽工程大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V10/34;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/0442;G06N3/084 |
| 代理公司： | 南京正联知识产权代理有限公司 32243 | 代理人： | 胡定华 |
| 地址： | 24100*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于骨骼的动作识别的深度集成方法，运用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM），即一个深层集成模型，用于捕获动作识别任务的各种时空动力学。动作是一个时空事件，因此动作识别任务需要时空特征。考虑到目标，我们对三个子网（称为SNet，TNet和BodyNet）进行建模，以捕获动作识别任务的时空动态差异。在集成学习的推动下，使用两个子网TNet和BodyNet对混合网络（称为HNet）进行建模，以捕获强大的时间动态。将本方法与UTD MHAD数据集上的其他方法进行了比较，本方法在该数据集上的识别率达到92.1％，远高于现有技术中的85.81％和88.10％的识别率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 骨骼 动作 识别 深度 集成 方法 | ||
【主权项】：
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