[发明专利]一种基于改进长效递归深度卷积模型的人物动作识别方法有效
| 申请号： | 202010606907.8 | 申请日： | 2020-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN111914638B | 公开（公告）日： | 2022-08-12 |
| 发明（设计）人： | 胡宸;陈志;史佳成;叶科淮;王仁杰;李玲娟;岳文静 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V40/20;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 徐激波 |
| 地址： | 210046 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： |
本发明公开了一种基于改进长效递归深度卷积模型的人物动作识别方法，先输入一段连续的视频帧，利用光流法根据输入帧构造神经网络输入模型；接着利用长效递归卷积模型求出每个输入序列所对应的特征值；利用字符串Hash的方法，构造CNN编码器，利用CNN编码器计算出该输入可能对应的行为动作y |
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| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 长效 递归 深度 卷积 模型 人物 动作 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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