[发明专利]基于多模态特征与对抗学习的跨域人体动作识别方法有效
| 申请号： | 202010849502.7 | 申请日： | 2020-08-21 |
| 公开（公告）号： | CN112084891B | 公开（公告）日： | 2023-04-28 |
| 发明（设计）人： | 陈万军;刘龙;范风梅 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V10/776;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 北京国昊天诚知识产权代理有限公司 11315 | 代理人： | 杨洲 |
| 地址： | 710048*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提供了基于多模态特征与对抗学习的跨域人体动作识别方法，具体步骤是：输入RGB和Depth帧序列；帧级特征提取；特征时‑空聚集；RGB域适配对抗学习模块；Depth域适配对抗学习模块；模态判别性选择融合；分类器；训练基于多模态特征与对抗学习的跨域人体动作识别模型；对目标域中的数据进行分类。本发明融合了多模态特征，结合领域适配的对抗学习技术，提升了特征的描述和表征能力，增强了模型的跨域分布偏移适应能力，提高了分类准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多模态 特征 对抗 学习 人体 动作 识别 方法 | ||
【主权项】：
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