结合3D跃层连接和循环神经网络的人体行为识别方法
授权
摘要
本发明公开一种结合3D跃层连接和循环神经网络的人体行为识别方法,包括如下步骤:步骤1,将每段视频划分为N部分,从每部分提取L帧图片,N、L均为自然数;步骤2,利用训练好的3D卷积神经网络对视频进行时空特征提取,并将不同层次的时空特征进行串联连接得到高维特征向量;步骤3,对步骤2得到的高维特征向量进行规范化处理;步骤4,将步骤3中规范化处理后的高维特征向量送入循环神经网络,进行特征融合;步骤5,对步骤4中融合后的特征进行分类,得到视频对应的动作类别。此种方法不需要人工提取低层运动信息,相比人工运动特征设计方法,本发明具有更好的鲁棒性,同时能有效处理较长时间的视频信息。
基本信息
专利标题 :
结合3D跃层连接和循环神经网络的人体行为识别方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN108647599A
申请号 :
CN201810394571.6
公开(公告)日 :
2018-10-12
申请日 :
2018-04-27
授权号 :
CN108647599B
授权日 :
2022-04-15
发明人 :
宋佳蓉杨忠胡国雄韩佳明徐浩陈聪
申请人 :
南京航空航天大学
申请人地址 :
江苏省南京市秦淮区御道街29号
代理机构 :
南京经纬专利商标代理有限公司
代理人 :
葛潇敏
优先权 :
CN201810394571.6
主分类号 :
G06K9/00
IPC分类号 :
G06K9/00 G06K9/62
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06K
数据识别;数据表示;记录载体;记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形,例如,指纹的方法或装置
法律状态
2022-04-15 :
授权
2018-11-06 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20180427
申请日 : 20180427
2018-10-12 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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