[发明专利]一种基于多流融合图卷积网络的行为识别方法在审
| 申请号： | 202111356801.8 | 申请日： | 2021-11-16 |
| 公开（公告）号： | CN114187653A | 公开（公告）日： | 2022-03-15 |
| 发明（设计）人： | 金城;胡海苗;段梦梦 | 申请（专利权）人： | 复旦大学;北京航空航天大学杭州创新研究院 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V20/40;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海正旦专利代理有限公司 31200 | 代理人： | 王洁平 |
| 地址： | 200433 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明属于行为识别技术领域，具体为一种基于多流融合图卷积网络的行为识别方法。本发明主要通过提取并融合多类行为信息进行行为识别，分为三个阶段进行：数据预处理、特征提取、特征融合。在数据预处理阶段，提出三种骨架规范化措施，减少人体位置、摄像机视角和人体与摄像机距离等因素对人体骨架数据表示的影响；在特征提取阶段，构建骨架的全局连接图，直接学习远距离关节点之间的相互关系；在特征融合阶段，分两阶段来融合三类信息的特征。本发明针所提出的方法更加有效的利用了多类行为的互补信息，提出的骨架规范化措施使得人体骨架的表示具有仿射不变性，降低了网络的训练难度，在公开数据集上取得了较好的结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 融合 图卷 网络 行为 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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