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申请/专利权人：南宁师范大学
摘要：本发明涉及图像识别技术领域，具体涉及基于时空G‑T的双流动作识别系统及方法，包括输入特征图数据，基于空间自适应图卷积网络模块训练，得到训练数据；使用时间卷积网络模块提取特征，作出类别预测，得到第一分数；利用空间变换器模块提取身体所有节点的查询向量、索引向量和值向量；时间变换器模块提取单个节点所有帧的查询向量、索引向量和值向量；将空间变换器模块输出作为时间变换器模块输入，提取特征，做出类别的预测，得到第二分数；将第一分数和第二分数相加，得到融合分数，预测动作标签，该方法通过信息融合，它们可以相互学习特征信息，通过最大化两类动作表征之间的相互信息来丰富动作特征，提高准确率。
主权项：1.基于时空G-T的双流动作识别方法，其特征在于，包括以下步骤：输入特征图数据，基于时空图卷积流的空间自适应图卷积网络模块训练，得到训练数据；将所述训练数据使用所述时空图卷积流的时间卷积网络模块进行提取特征，作出类别预测，得到第一分数；利用时空Transformer流的空间变换器模块将身体所有关节点之间的连接初始化为相同强度，再将可训练线性变换应用于节点特征，提取所有节点的查询向量、索引向量和值向量；单帧数据进入所述时空Transformer流时间变换器模块，将可训练线性变换应用于帧间特征，提取单个节点所有帧的查询向量、索引向量和值向量；将所述空间变换器模块输出作为所述时间变换器模块输入，提取特征，做出类别的预测，得到第二分数；将所述第一分数和所述第二分数相加，得到融合分数，并基于所述融合分数预测动作标签。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南宁师范大学 基于时空G-T的双流动作识别系统及方法
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