[发明专利]基于量子神经网络的人体行为识别方法有效
| 申请号： | 202010409322.7 | 申请日： | 2020-05-14 |
| 公开（公告）号： | CN111582210B | 公开（公告）日： | 2022-02-15 |
| 发明（设计）人： | 常丽;朱宇祥 | 申请（专利权）人： | 沈阳工业大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V10/44;G06N3/04;G06N3/08;G06N10/00 |
| 代理公司： | 沈阳智龙专利事务所(普通合伙) 21115 | 代理人： | 周智博;宋铁军 |
| 地址： | 110870 辽宁省沈阳*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 基于量子神经网络的人体行为识别方法，1：采集人体动作图像，并对每一帧图像灰度化；2：采用人体动作图像存储在量子态中形成NEQR量子图像；3：量子图像前景检测：针对NEQR量子图像采用背景差分法和ViBe算法分别检测静态目标和运动目标；4：使用Hadamard门边缘检测算法从第三步的“运动目标”中提取出人体动作的边缘信息，形成边缘量子图像；5：基于量子黑盒的卷积法对第四步的“边缘量子图像”进行卷积操作来提取动作的特征点，制作识别样本集；6：读取训练好的权值，构建量子BP神经网络对识别样本集进行识别。本方案具有以下几点优势：1）使得量子图像处理更加灵活；2）充分利用量子的并行计算能力；3）量子神经网络提高人体行为识别的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 量子 神经网络 人体 行为 识别 方法 | ||
【主权项】：
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