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龙图腾网恭喜西安理工大学申请的专利基于GAN网络的人体骨骼数据生成方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114596635B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210228558.X，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于GAN网络的人体骨骼数据生成方法是由刘龙;陈嘉玉设计研发完成，并于2022-03-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于GAN网络的人体骨骼数据生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于GANGenerativeAdversarialNetwork，生成对抗网络网络的人体骨骼数据生成方法，搭建时空GAN网络模型，分成空间人体生成网络和人体动作序列生成网络，整体上利用GAN对抗生成的思路，在时间、空间不同的模型上，分别对生成器和判别器提出新的内部结构，从而利用时空GAN网络模型进行人体骨骼数据的生成。本发明解决了目前主流的行为识别数据集制作成本高，某些类别的动作数据匮乏，而通过生成的方法生成的样本可以用于扩充人体行为识别数据集，有效降低训练过程中的过拟合问题。

本发明授权基于GAN网络的人体骨骼数据生成方法在权利要求书中公布了：1.基于时空GAN网络的人体骨骼数据生成方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取人体骨骼动作的数据集；步骤2，对步骤1中数据集做预处理作为训练集，对待识别的动作序列做预处理作为测试集；步骤3，搭建时空GAN网络模型，所述时空GAN网络模型包括依次级联的空间人体生成网络和人体动作序列生成网络，所述空间人体生成网络包括单帧生成器和单帧判别器，所述人体动作序列生成网络包括序列生成器和序列判别器；所述单帧生成器包括依次连接的输入层和5个全连接层，每个全连接层后均连接一个归一化层，所述单帧判别器由5个全连接层依次连接；所述序列生成器包括依次连接的输入层、3个全连接层和5个LSTM网络，所述序列判别器包括依次连接的5个LSTM网络；步骤4，采用训练集依次对进行空间人体生成网络和人体动作序列生成网络进行训练；训练时采用使用W距离和一个梯度惩罚项作为损失函数；具体包括：步骤4.1，网络参数初始化；步骤4.2，采用输入给单帧生成器通过全连接层的映射，生成的假样本和真实的标签一同送给判别器，使得单帧判别器更好的区分二者，再将单帧判别器得到的梯度反传给生成器训练生成器，反复训练直至网络收敛；步骤4.3对训练集进行等间隔采样，使得16帧表示一个人体动作序列，取16个上一步骤中已经训练好的空间人体生成网络的生成器，通过全连接层映射，再将这个网络送给具有16个节点的LSTM网络层，每个节点输出的向量作为每个空间生成器的输入，使得输入给16个生成器的向量在时间上具有相关性，如此得到生成虚拟的16帧人体行为和真实数据等间隔采样得到的样本一同送给判别器，使得判别器可以区分生成的人体动作序列和真实的人体动作序列，再将梯度反传给生成器，直至网络收敛；步骤5，采用训练好的时空GAN网络模型对测试集进行骨骼序列数据生成。

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