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申请/专利权人：沈阳建筑大学
摘要：本发明公开了一种基于骨骼点数据的人体行为识别方法，涉及计算机视觉技术领域。该方法包括：通过关节解耦策略划分关节点类型，对关节点间的强弱依赖程度进行分类；基于自注意力机制计算关节点间特征相似度，构建跨帧间的关节依赖性；自注意力权重计算引入关节掩码，解耦不同类型关节点间的依赖权重，提高模型对于多样特征的关注度；通过划分空间元组的方式对行为序列进行分割，使用卷积分别提取子动作级别的动作模式特征信息和关节点的帧级时序特征，提高对相似行为的区分准确率。本发明有效构建了多样的关节依赖关系，多尺度提取时间维度的特征信息。实验情况表明，本发明对于人体行为识别具有良好的识别准确率。
主权项：1.基于骨骼点数据的人体行为识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：基于人体行为数据集，获得表示单个行为的骨骼点数据序列，其中，骨骼点序列包括反映关节点三维坐标的骨骼点数据；步骤二：预处理骨骼点数据，对骨骼点数据应用关节解耦策略，构建单帧内的图结构邻接矩阵，扩展单帧邻接矩阵获取多帧的关节掩码；步骤三：通过卷积层处理原始输入骨骼点数据序列，构建初始特征向量；步骤四：对于初始特征向量进行多尺度元组划分，添加位置编码，用于强调元组内关节点间的相对位置信息；步骤五：通过引入关节解耦策略的自注意力机制处理步骤四得到的输出结果，构建多帧间的关节点依赖关系，用于捕获并充分利用多样性空间特征；步骤六：通过卷积层获取子动作行为级别的动作模式特征和关节点的帧级时序特征，用于多尺度捕获数据的时间维度特征信息；步骤七：使用池化层和全连接层对步骤六得到的输出特征进行分类，获取行为识别的类别分数，实现人体行为识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 沈阳建筑大学 基于骨骼点数据的人体行为识别方法
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