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申请/专利权人：西安理工大学
摘要：本申请涉及计算机领域，公开了一种人体动作识别方法，该方法包括：对包含目标对象的样本进行预处理，获得预处理后的样本；基于深度学习模型Transformer，对预处理后的样本进行多头注意力计算，获得注意力样本；基于树状结构，对注意力样本在空间维度上进行信息聚合，获得包含空间深度特征的空间样本，空间样本表征人体骨骼多个关节点的邻接关系；基于卷积网络，对空间样本在时间维度上进行信息聚合，获得包含时间深度特征的时空样本；将时空样本输入动作分类模型，输出目标对象的动作。该方法因减少深度网络模型的参数而降低了计算量，能同时表达硬连接和软连接而提高了动作识别精度。
主权项：1.一种人体动作识别方法，其特征在于，包括：对包含目标对象的样本进行预处理，获得预处理后的样本；基于深度学习模型Transformer，对所述预处理后的样本进行多头注意力计算，获得注意力样本；基于树状结构，对所述注意力样本在空间维度上进行信息聚合，获得包含空间深度特征的空间样本，所述空间样本表征人体骨骼多个关节点的邻接关系；基于卷积网络，对所述空间样本在时间维度上进行信息聚合，获得包含时间深度特征的时空样本；将所述时空样本输入动作分类模型，输出所述目标对象的动作。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安理工大学 人体动作识别方法和装置
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