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申请/专利权人：湖南工商大学
摘要：本公开实施例中提供了一种基于多粒度骨架时空特征互补融合的人体动作识别方法，属于图像识别技术领域，具体包括：对待识别人体动作中的每一帧，生成多粒度人体骨架拓扑图，在每个粒度上对人体骨架拓扑图进行以末端关节点为起点并朝向脊柱中心的方向对人体骨架进行融合，并且保留主干关节点信息；对每个粒度的人体骨架拓扑图中的人体动作序列构建对应粒度的人体骨架邻接矩阵，并执行图卷积操作和时序卷积操作；基于不同粒度特征之间互补性分析，设计多粒度通道注意力机制和改进注意力融合单元对不同粒度的时空动态特征进行互补改进，得到多粒度融合特征并输入算法决策器，得到动作识别结果。通过本公开的方案，提高了识别精准度和适应性。
主权项：1.一种基于多粒度骨架时空特征互补融合的人体动作识别方法，其特征在于，包括：步骤1，对待识别人体动作中的每一帧，生成多粒度人体骨架拓扑图，在每个粒度上对人体骨架拓扑图进行以末端关节点为起点并朝向脊柱中心的方向对人体骨架进行融合，并且保留主干关节点信息；步骤2，对每个粒度的人体骨架拓扑图中的人体动作序列构建对应粒度的人体骨架邻接矩阵，并执行图卷积操作和时序卷积操作，以提取每一帧人体动作的空间特征和时序特征，最终得到每个粒度人体动作序列的时空动态特征；步骤3，基于不同粒度特征之间互补性分析，设计多粒度通道注意力机制和改进注意力融合单元对不同粒度的时空动态特征进行互补改进，得到多粒度融合特征并输入算法决策器，得到动作识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南工商大学 基于多粒度骨架时空特征互补融合的人体动作识别方法
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