基于GAN网络的人体骨骼数据生成方法
公开
摘要
本发明公开一种基于GAN(Generative Adversarial Network，生成对抗网络)网络的人体骨骼数据生成方法，搭建时空GAN网络模型，分成空间人体生成网络和人体动作序列生成网络，整体上利用GAN对抗生成的思路，在时间、空间不同的模型上，分别对生成器和判别器提出新的内部结构，从而利用时空GAN网络模型进行人体骨骼数据的生成。本发明解决了目前主流的行为识别数据集制作成本高，某些类别的动作数据匮乏，而通过生成的方法生成的样本可以用于扩充人体行为识别数据集，有效降低训练过程中的过拟合问题。
基本信息
专利标题 ：
基于GAN网络的人体骨骼数据生成方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114596635A
申请号 ：
CN202210228558.X
公开（公告）日 ：
2022-06-07
申请日 ：
2022-03-08
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
刘龙陈嘉玉
申请人 ：
西安理工大学
申请人地址 ：
陕西省西安市碑林区金花南路5号
代理机构 ：
西安弘理专利事务所
代理人 ：
王奇
优先权 ：
CN202210228558.X
主分类号 ：
G06V40/20
IPC分类号 ：
G06V40/20 G06V10/764 G06V10/774 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-06-07 ：
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。
文件下载
暂无PDF文件可下载
