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摘 要:本发明涉及一种基于人工设计特征和深度学习特征自适应融合的红外行为识别方法,包括以下步骤:S1:通过人工设计特征模块,对原始视频进行改进的密集轨迹特征提取;S2:对提取到的人工设计特征进行特征编码;S3:通过CNN特征模块,对原始视频图像序列,利用一种变分光流算法提取光流信息,得到对应光流图像序列;S4:利用卷积神经网络,对步骤S3中得到的光流图序列提取CNN特征;S5:将数据集分为训练集和测试集;对训练集数据,通过权重优化网络学习权重,利用学习到的权重将CNN特征分类网络和人工设计特征分类网络的概率输出进行加权融合,通过对比识别结果得出最优权重,并将其应用于测试集数据分类。本方法创新了特征融合方式,提高了红外视频中行为识别的可靠性,对后续视频分析工作有重大意义。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201610139450.8 | 专利名称: | 基于人工设计特征和深度学习特征自适应融合的红外行为识别方法 |
申请日: | 2016-03-11 | 申请/专利权人 | 重庆邮电大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 重庆市南岸区黄桷垭崇文路2号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/00搜分类 深度学习搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
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 |