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申请/专利权人：裴晓权;孟欢

摘要：本发明公开了一种视频捕捉中的动作捕捉系统和方法，本发明涉及图像处理技术领域，动作捕捉系统包括时序图像模块、数据处理模块、动作标记模块、实时监测模块、动态分析模块、模型模拟模块以及数据输出模块，时序图像模块用于传输以及存储视频数据进行处理，本发明的优点在于：通过实时监测模块监测动作标记模块中的捕捉数据，当动作标记模块已经捕捉到的目标数据消失时，则反馈捕捉单元生成动作捕捉指令，将动作捕捉指令数据传输至长短期神经网络模型，长短期神经网络模型对相邻时序的人体特征进行分析，获取动作标记模块丢失捕捉目标，并将捕捉到的数据传输至动态分析模块，提高了动作捕捉系统对视频中的动作捕捉精准性。

主权项：1.一种视频捕捉中的动作捕捉系统，其特征在于：所述动作捕捉系统包括时序图像模块、数据处理模块、动作标记模块、实时监测模块、动态分析模块、模型模拟模块以及数据输出模块；所述时序图像模块用于传输以及存储视频数据进行处理，并以时序将视频剪切成图像；所述数据处理模块对图像模块中的视频中的人体特征进行提取；所述动作标记模块用于对人体特征中的部位进行捕捉，并对其捕捉到的部位进行标记；所述实时监测模块用于监测标记状态；所述动态分析模块用于将时序图像中的人体特征动作进行捕捉，并将捕捉到的动作传输至模型模拟模块；所述模型模拟模块用于获取捕捉到的动作数据，并通过虚拟人体模型进行模拟动作；所述数据输出模块用于将捕捉到动作数据以及模拟的动作数据进行传输；所述实时监测模块包括反馈捕捉单元，所述动作标记模块包括长短期神经网络模型，所述动作标记模块在对图像中人体特征动作捕捉，在所述实时监测模块监测人体特征动作捕捉失败时，则实时监测模块创建动作捕捉指令，并将动作捕捉指令数据传输至动作反馈捕捉单元，所述反馈捕捉单元根据捕捉失败的位置生成反馈数据，并将反馈数据传输至标记模块，所述长短期神经网络模型在接收到动作捕捉指令数据后，动作标记模块重新调取时序图像中人体特征数据，并对人体特征数据中的特征进行重新捕捉，通过所述长短期神经网络模型对处理中图像相邻的时序图像特征进行捕捉分析，进而获取人体特征数据在连贯动作中动态标记模块处理的人体特征数据。

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权利要求：

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