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申请/专利权人：西安理工大学
摘要：本发明公开了基于GCN和Transformer的人体行为识别方法，具体为：获取含有人体运动的RGB视频，提取关键帧并进行预处理，裁剪人类活动的区域，对视频进行标注，使其有对应的种类标签；对每一帧图像进行处理，识别出人体的关键点形成骨架序列，并对序列进行补齐，划分训练集和测试集；将训练集输入GCN和Transformer网络中进行训练；将测试集输入GCN和Transformer网络中进行测试，即可实现人体行为识别。本发明利用Transformer的全局建模能力，不仅在空间维度和时间维度对特征进行提取，更是在全局维度对提取的特征进行时空融合，使得模型更好地理解特征信息，达到提升识别率的效果。
主权项：1.基于GCN和Transformer的人体行为识别方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1，获取含有人体运动的多个RGB视频，从每一个RGB视频中提取多个关键帧，对提取的关键帧图像进行预处理，裁剪出只含人类活动的区域，然后对视频进行标注，使每个行为视频都有对应的种类标签；步骤2，使用人体姿态估计算法MMPose对每一帧图像进行处理，识别出图像中人体的关键点，再将骨架数据按时间顺序排列，形成骨架序列，并对长短不同的序列进行补齐，最后划分训练集和测试集；步骤3，将训练集输入GCN和Transformer网络中进行训练；步骤4，将测试集输入GCN和Transformer网络中进行测试，即可实现人体行为识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安理工大学 基于GCN和Transformer的人体行为识别方法
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