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基于信息熵导向的无监督人体动作识别方法及装置 

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申请/专利权人:深圳大学

摘要:本发明适用于计算机视觉领域,一种基于信息熵导向的无监督人体动作识别方法及装置。其中,方法包括:人体动作通过维度变换得到时间骨架特征和空间骨架特征,利用多种不同条件下的信息熵算法和多层卷积网络,得到时间骨架特征和空间骨架特征,再根据对比学习方法完成特征提取网络的预训练过程,得到基于信息熵导向的无监督人体动作识别模型。由于本发明引入了多种信息熵算法,使得深层神经网络高效学习到人体动作的深层语义特征,通过得到的不同条件下的信息熵,能够使得特征提取网络具有方向性,扩展了神经网络的感知深度,加快了模型的学习速度,大幅提升了动作识别的正确率,使得深度学习无监督算法更为高效地完成识别任务。

主权项:1.一种基于信息熵导向的无监督人体动作识别方法,其特征在于,所述方法包括:获取待测人体动作的二维图片信息以及深度信息;通过对所述二维图片信息和所述深度信息进行转换,得到待识别的人体骨架数据;对所述待识别的人体骨架数据进行预处理,得到待识别的时间骨架数据和待识别的空间骨架数据;将所述待识别的时间骨架数据和所述待识别的空间骨架数据依次输入特征提取网络,得到时间骨架特征和空间骨架特征;将所述时间骨架特征和所述空间骨架特征输入线性分类器,得到动作识别结果。

全文数据:

权利要求:

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