基于骨骼信息和时空特征的参会动作识别方法
实质审查的生效
摘要
基于骨骼信息和时空特征的参会动作识别方法，属于计算机视觉领域，该方法包括以下步骤：获取视频会议监控画面中人体骨骼关节点的坐标序列；通过计算关节角度特征和关节点距离特征，得到人体动作的空间特征序列；根据空间特征对单帧图像的原子动作进行分类，进一步，确定视频中多帧图像的原子动作编号序列；通过构建不同参会动作对应的隐马尔科夫模型(hidden markovmodel,HMM)，学习原子动作的时间变化特征；经过计算未知分类的原子动作编号序列在不同参会动作对应HMM下的最大对数似然值，进行参会动作的识别。本发明可针对视频会议，准确、高效地进行人体参会动作识别。
基本信息
专利标题 ：
基于骨骼信息和时空特征的参会动作识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114373146A
申请号 ：
CN202111568652.1
公开（公告）日 ：
2022-04-19
申请日 ：
2021-12-21
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
马丕明陈思颖栾春芳
申请人 ：
山东大学
申请人地址 ：
山东省济南市历城区山大南路27号
代理机构 ：
济南金迪知识产权代理有限公司
代理人 ：
许德山
优先权 ：
CN202111568652.1
主分类号 ：
G06V20/40
IPC分类号 ：
G06V20/40 G06V40/20
法律状态
2022-05-06 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 20/40
申请日 : 20211221
申请日 : 20211221
2022-04-19 ：
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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