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申请/专利权人：滁州学院

摘要：本发明公开一种基于样本空间和特征空间联合的数据增广方法及相关装置，涉及深度学习样本增广技术领域，方法包括以下步骤：获取不同时期的视频数据集并据此构造长期视觉特征数据集；针对其中任意两个数据，先在样本空间进行数据增广；基于样本空间数据增广后的数据集，构造孪生神经网络数据集，并训练一神经网络模型，随后利用训练好的神经网络模型，可得到数据的特征空间表达，最后在特征空间中，将标签不同的任意两个数据的特征空间表达进行加权融合，完成特征空间的数据增广。本发明在不影响不同时期数据特征的差异的前提下，在现有数据的基础上添加了新生成的数据结合样本空间和特征空间的数据增广方法，提高了复杂数据的数据质量。

主权项：1.一种基于样本空间和特征空间联合的数据增广方法，其特征在于，包括：获取不同时期的视频数据集；每一时期的视频数据集包括若干个不同时段的人类活动视频；基于不同时期的视频数据集，构造长期视觉特征数据集；所述长期视觉特征数据集中包括若干个不同时段的长期视觉特征数据；所述长期视觉特征数据包括不同时期的相同时段的人类活动视频的视觉特征；针对任意两个长期视觉特征数据，将相同时期的人类活动视频的视觉特征进行交换，得到样本空间数据增广后的长期视觉特征数据集；基于样本空间数据增广后的长期视觉特征数据集，构造孪生神经网络数据集；所述孪生神经网络数据集中包括若干个样本对；利用所述孪生神经网络数据集训练一神经网络模型，得到训练好的神经网络模型；训练好的神经网络模型能够预测样本的标签；针对样本空间数据增广后的长期视觉特征数据集中的任一长期视觉特征数据，将所述长期视觉特征数据输入到训练好的神经网络模型中，得到所述长期视觉特征数据的特征空间表达；将标签不同的任意两个长期视觉特征数据的特征空间表达进行加权融合，得到特征空间数据增广后的长期视觉特征数据集；基于不同时期的视频数据集，构造长期视觉特征数据集，具体包括：针对不同时期的视频数据集中的任一人类活动视频，进行视觉特征的提取；所述视觉特征包括所述人类活动视频中人体关键点坐标矩阵的向量表达形式；针对任一时段，将不同时期的视频数据集中所述时段的人类活动视频的视觉特征进行堆叠，得到所述时段的长期视觉特征数据；基于各时段的长期视觉特征数据，构造长期视觉特征数据集。

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