[发明专利]一种基于超图模型的事件相机步态识别方法在审
| 申请号： | 202310606782.2 | 申请日： | 2023-05-26 |
| 公开（公告）号： | CN116486488A | 公开（公告）日： | 2023-07-25 |
| 发明（设计）人： | 杨鑫;张强;于男男;王超毅;魏小鹏 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V10/82;G06V10/762;G06V10/764;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 辽宁鸿文知识产权代理有限公司 21102 | 代理人： | 王海波 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明属于计算机视觉技术领域，公开了一种基于超图模型的事件相机步态识别方法。本发明首次提出以超图结构表征事件流。本发明提出的超图模型事件流表示方式充分发挥挖掘事件数据的时空关系和全局信息，并基于降采样事件流进行超图构建，可以更有效的提取步态序列的事件特征且减少了计算量。本发明提出了一个融合超图卷积、注意力机制和残差模块的超图神经网络模型，结合超图神经网络层的超大容量，最终使用Softmax函数生成运动目标的类别标签。超图卷积和注意力都是端到端可训练的模块，并且只要观察到非成对关系，就可以插入到大多数的图神经网络模型变体中。本发明能有效地利用事件数据的特征从而解决步态识别难题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 超图 模型 事件 相机 步态 识别 方法 | ||
【主权项】：
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