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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明涉及一种基于时空兴趣点和时空图卷积的人体动作识别方法，首先收集人体动作相关视频，利用OPENPOSE对视频进行处理获取人体骨骼关节点；然后使用光流法建立高斯金字塔计算光流向量，再结合Gabor滤波和高斯滤波进行时空兴趣点的提取；将OPENPOSE输出的关节点和时空兴趣点进行匹配，形成新的节点特征，该节点特征包括输出的关键点位置、置信度、光流向量大小、时间以及光流向量角度。最后基于人体骨骼结构构造关键点时空图模型，并完成数据训练和测试。本发明基于骨骼识别结合时空兴趣点对人体动作进行识别，同时引入注意力机制，在时间和空间两个方面进行检测判断，提高了行为识别的准确度。
主权项：1.一种基于时空兴趣点和时空图卷积的人体动作识别方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、对获取到的人体动作相关原始视频数据进行预处理；S2、通过OPENPOSE算法进行人体骨骼关节点提取；S3、获取时空兴趣点空间位置和时间信息；S4、归一化处理；S5、OPENPOSE输出关节点与时空兴趣点匹配，形成新的节点特征；S6、构建ST-GCN时空图卷积模型；S7、数据训练；S8、数据测试S9、数据测试得到满意的指标后可对任意视频进行动作识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 基于时空兴趣点和时空图卷积的人体动作识别方法
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