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摘要：本发明公开了一种基于红外图像的人体动作识别方法，所述方法包括获取红外图像；构建红外图像人体骨骼关键点坐标数据集；构建红外图像人体骨骼关键点提取网络；基于红外图像人体骨骼关键点坐标数据集训练红外图像人体骨骼关键点提取网络和随机森林分类器；获取待识别红外图像，基于红外图像人体骨骼关键点提取网络和随机森林分类器对待识别红外图像进行动作的分类与预测。本发明通过高斯分布生成样本标签，引入其他关键点到心脏的相对距离作为特征，结合深度可分离卷积模块的全卷积神经网络，解决了现有行为识别方法在夜间无光或恶劣天气条件下，仅依赖可见光环境的局限性，显著提升了红外人体行为动作识别的实时性和准确率。
主权项：1.一种基于红外图像的人体动作识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1.获取红外图像数据集；S2.对红外图像数据集进行预处理并得到红外图像人体骨骼关键点坐标；S3.更换基准点，对所有坐标数据进行清洗和校准，得到红外图像人体骨骼关键点数据集；S4.构建红外图像人体骨骼关键点提取网络；S5.基于红外图像数据集与红外人体动态骨骼特征数据集训练红外图像人体骨骼关键点提取网络，得到训练后的红外图像人体骨骼关键点提取网络；S6.基于红外人体动态骨骼特征数据集训练随机森林分类器，得到训练后的随机森林分类器；S7.获取待识别红外图像，基于红外图像人体骨骼关键点提取网络和随机森林分类器对待识别红外图像进行动作的分类与预测。
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百度查询： 东北大学秦皇岛分校 一种基于红外图像的人体动作识别方法
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