[发明专利]一种基于图卷积神经网络的人类动作识别方法在审
| 申请号： | 202011600579.7 | 申请日： | 2020-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN112633209A | 公开（公告）日： | 2021-04-09 |
| 发明（设计）人： | 毛克明;李翰鹏 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京君泊知识产权代理有限公司 11496 | 代理人： | 李丹 |
| 地址： | 110000 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图卷积神经网络的人类动作识别方法，准备人类动作视频数据，并进行标注，并根据不同种类的动作对视频标签进行标注；使用openpose姿态估计算法对人类动作视频数据进行骨骼关键点特征的提取，然后通过骨骼点主流网络计算相邻帧骨骼关键点变化速度并进行特征拼接；对骨骼关键点进行筛选并通过角度分支网络计算筛选的骨骼关键点的夹角并进行特征拼接；将拼接好的数据传入图神经网络；将图卷积从空间域扩展到时间域；使用一个交叉注意力模型来增强网络的性能；人类动作识别。本发明能够将输入的视频中的人类所表现的动作识别出来并输出，并具有良好的易用性和鲁棒性，为人工智能技术在动作识别领域实际落地奠定一定的基础。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 图卷 神经网络 人类 动作 识别 方法 | ||
【主权项】：
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