[发明专利]一种基于差分指导表示学习网络的骨骼动作识别方法有效
| 申请号： | 202011497126.6 | 申请日： | 2020-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN112507940B | 公开（公告）日： | 2023-08-25 |
| 发明（设计）人： | 马千里;陈子鹏 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/044;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 詹丽红 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于差分指导表示学习网络的骨骼动作识别方法，步骤如下：获取骨骼动作序列；计算骨骼动作序列的差分值得到差分序列；将差分序列输入差分信息模块，由长短期记忆网络得到差分特征表示；将骨骼动作序列和差分特征表示输入原始信息模块，使用差分特征表示来指导骨骼动作序列的表示学习，得到原始序列特征表示；拼接差分特征表示和原始序列特征表示，由多尺度卷积神经网络提取多尺度特征，使用最大池化操作得到池化表示；将池化表示输入全连接层进行分类。本发明使用长短期记忆网络来建模骨骼动作序列的差分信息以指导骨骼动作序列的表示学习，使用多尺度卷积神经网络提取骨骼动作序列的多尺度特征，提高了骨骼动作识别的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 指导 表示 学习 网络 骨骼 动作 识别 方法 | ||
【主权项】：
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