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摘 要:本发明公开了一种基于融合特征的人体动作分类方法,包括输入多个带标签的人体动作视频,将各动作视频转换成帧序列;使用预训练的沙漏人体姿势估计模型预测各帧的人体关节点3D坐标,得到关节点3D坐标数据集;将人体关节点坐标投影至三维平面;使用LSTM、GRU两种模型分别对投影后的数据进行特征提取,将提取的两组特征向量进行融合;基于融合后的特征训练人体动作视频分类模型,将视频数据输入训练好的人体动作视频分类模型,得到人体动作视频分类结果。本发明方法通过特征融合可挖掘人体动作的整体特征,增强模型对特征的辨别力,对于类间差别较小的动作分类更加准确。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910614687.0 | 专利名称: | 一种基于融合特征的人体动作分类方法 |
申请日: | 2019-07-09 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V40/20搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 26000.0元 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |