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申请/专利权人：深圳大学
摘要：本发明公开了一种基于相关性多尺度图聚类网络的3D人体动作预测方法，属于图像处理技术领域，包括以下步骤：S1、相关性多尺度图聚类网络CMGC包括自适应多尺度计算单元AMCU分支和运动分解建模模块DMMB分支；S2、历史运动序列经过离散余弦变换和嵌入后进入自适应多尺度计算单元AMCU分支；S3、历史运动序列进入运动分解建模模块DMMB分支；S4、相关性多尺度图聚类网络CMGC输出预测的未来运动序列。本发明采用上述的一种基于相关性多尺度图聚类网络的3D人体动作预测方法，显著提高预测精度，增强运动特征提取能力，补偿离散余弦变换域建模导致的信号损失，聚合全面的特征有效学习关节动态，自适应多尺度图构建，解决固定多尺度图在不同运动中的灵活性不足的问题。
主权项：1.一种基于相关性多尺度图聚类网络的3D人体动作预测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、历史运动序列经过离散余弦变换和嵌入后进入自适应多尺度计算单元AMCU分支；S2、历史运动序列进入运动分解建模模块DMMB分支；S3、相关性多尺度图聚类网络CMGC输出预测的未来运动序列。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳大学 一种基于相关性多尺度图聚类网络的3D人体动作预测方法
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