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申请/专利权人:广东工业大学
摘要:本发明涉及动作识别技术领域,公开了一种基于局部特征辅助的自监督动作识别方法及系统,包括以下具体步骤:获取未标注骨架序列;进行数据增强处理,得到增强视图;输入到图卷积识别网络中;通过全局编码器中获得全局特征,并将全局特征输入到预测器中获得预测特征;构建全局损失;将增强视图分为上肢关节和下肢关节,分别输入到对应的局部编码器中,得到局部特征;构建局部损失;通过自注意力机制,基于全局特征得到显著性特征和非显著性特征;构建显性与非显性损失;训练图卷积识别网络;通过训练好的图卷积识别网络进行动作识别。本发明解决了现有技术未充分利用局部信息的问题,且具有能有效捕获区分性表示,学习能力强的特点。
主权项:1.一种基于局部特征辅助的自监督动作识别方法,其特征在于:包括以下具体步骤:获取未标注骨架序列;对未标注骨架序列进行数据增强处理,得到增强视图;将增强视图输入到图卷积识别网络中;通过共享相同权重的全局编码器中获得全局特征,并将全局特征输入到预测器中获得预测特征;基于全局特征及预测特征构建全局损失;将增强视图分为上肢关节和下肢关节,分别将上肢关节和下肢关节输入到对应的局部编码器中,得到局部特征;基于局部特征构建局部损失;通过自注意力机制,基于全局特征得到显著性特征和非显著性特征;基于显著性特征和非显著性特征构建显性与非显性损失;基于全局损失、局部损失、显性与非显性损失训练图卷积识别网络;通过训练好的图卷积识别网络进行动作识别。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 广东工业大学 一种基于局部特征辅助的自监督动作识别方法及系统
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