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摘 要:本发明公开的基于CNN‑LSTM的舞蹈情感识别方法,通过获得舞蹈情感数据集;针对舞蹈情感数据集的每一帧数据进行维度转换,变为2*160的输入维度至卷积神经网络,进行舞蹈情感特征的提取,并得到舞蹈情感特征向量;将舞蹈情感特征向量输入到长短时记忆神经网络,通过全连接层特征融合,使用BN层对特征数据进行归一化处理,最后将输出数据传入softmax层分类,完成舞蹈情感识别。本发明舞蹈情感识别方法,从肢体结构、空间方位、力效三个方面对舞蹈情感特征参数进行分析和描述,同时使用CNN‑LSTM混合深度学习模型对舞蹈情感数据进行训练,提取舞蹈情感特征,实现舞蹈情感识别,获得了较高的识别效率。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010378560.6 | 专利名称: | 基于CNN-LSTM的舞蹈情感识别方法 |
申请日: | 2020-05-07 | 申请/专利权人 | 西安理工大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 陕西省西安市碑林区金花南路5号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V40/20搜分类 C L LED芯片 情感搜索 |
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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专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |
2023/05/30 | 授权 | |
2020/10/27 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06K 9/00 专利申请号: 202010378560.6 申请日: 2020.05.07 |
2020/09/25 | 公开 |