[发明专利]一种基于移位图卷积神经网络骨骼点行为识别系统及其识别方法有效
| 申请号： | 202010419839.4 | 申请日： | 2020-05-18 |
| 公开（公告）号： | CN111582220B | 公开（公告）日： | 2023-05-26 |
| 发明（设计）人： | 张一帆;程科;程健 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V10/44;G06V10/74;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/042;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 南京泰普专利代理事务所(普通合伙) 32360 | 代理人： | 张帆 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于移位图卷积神经网络骨骼点行为识别系统包括：图像获取模块、图像处理模块、提取模块和行为识别模块，其中图像获取模块用于获取行为图像；图像处理模块用于处理图像获取模块获取的行为图像进行图像处理；提取模块用于提取图像处理模块处理后图像的骨骼点；行为识别模块用于识别提取模块提取骨骼点行为特征的。本发明设计行为识别模块进行对骨骼点行为识别，减小图卷积计算量的新型图卷积，与传统图卷积不同，移位图卷积不是通过扩大卷积核来扩展感受范围，而是通过新型移位操作来使得图特征进行移位拼接，在显著减少计算量提高计算速度的情况下达到同样甚至更高的识别精度，避免传统图卷积的计算量会随着卷积核增大而增大。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 移位 图卷 神经网络 骨骼 行为 识别 系统 及其 方法 | ||
【主权项】：
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