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申请/专利权人：西安电子科技大学
摘要：本发明提供了一种基于扩散模型的人类骨架样本特征多样化的分类方法、装置及设备，从图像设备采集人体的关节点坐标数据；并输入至训练好的特征提取网络中，以利用所述特征提取网络提取关节点特征，并将关节点特征输入至训练好的分类网络中进行分类，得到人体行为状态；由于训练好的特征提取网络和分类网络均利用扩散模型辅助训练得到，而在训练过程中扩散模型通过在每个输入样本中随机引入噪声得到对应的多个噪声特征样本，多样化了特征样本种类并且增加了样本数量，之后对多个噪声特征样本逆向去噪得到虚拟特征样本，根据虚拟特征样本的损失调整所述特征提取网络和所述分类网络的各层参数。因此本发明可以提高对关节点数据分类得到人体行为状态的准确率。
主权项：1.一种基于扩散模型的人类骨架样本特征多样化的分类方法，其特征在于，包括：S100，从图像设备采集人体的关节点坐标数据；S200，将所述关节点坐标数据输入至训练好的特征提取网络中，以利用所述特征提取网络提取关节点特征，并将所述关节点特征输入至训练好的分类网络中进行分类，得到人体行为状态；其中，所述训练好的特征提取网络和所述训练好的分类网络，均利用扩散模型辅助训练得到，在训练过程中所述扩散模型通过在每个输入样本中随机引入噪声得到对应的多个噪声特征样本，并对所述多个噪声特征样本逆向去噪得到虚拟特征样本，根据虚拟特征样本的损失调整所述特征提取网络和所述分类网络的各层参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安电子科技大学 基于扩散模型的人类骨架样本特征多样化的分类方法、装置及设备
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