[发明专利]一种超关节与多模态网络及其在行为识别方法在审
| 申请号： | 202210464698.7 | 申请日： | 2022-04-29 |
| 公开（公告）号： | CN114782992A | 公开（公告）日： | 2022-07-22 |
| 发明（设计）人： | 侯振杰;施海勇;钟卓锟;尤凯军 | 申请（专利权）人： | 常州大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V40/20;G06V10/34;G06V10/44;G06V10/80;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 常州市英诺创信专利代理事务所(普通合伙) 32258 | 代理人： | 杨闯 |
| 地址： | 213164 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及神经网络技术领域，尤其涉及一种超关节与多模态网络及其在行为识别方法，包括：采集人体深度图，利用DMMS流对深度图进行特征提取，并计算深度数据预测分数；采集人体骨架序列，分别提取原始关节和超关节数据，结合超关节和普通关节构建骨架信息，送入结构化时空特征学习模型，得到静态和动态关节数据流、静态和动态超关节数据流，并将原始关节和超关节的数据流进行自适应权重融合，分别得到关节数据预测分数和超关节预测分数；将DMMS流和骨架流的分类预测分数相加生成最终的预测分数。本发明从深度图中学习人体部位在空间中丰富的纹理信息，从骨架序列中学习运动姿态变化中丰富的时空特征。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 关节 多模态 网络 及其 行为 识别 方法 | ||
【主权项】：
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