[发明专利]基于贝叶斯网络的人体动作的标注方法

权利要求书

1.一种基于贝叶斯网络的人体动作的标注方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤S1：设定人体和物体的交互动作的词组，根据所述词组选取所述词组对应的图片构成第一图片数据库，所述词组包括动词和名词；

步骤S2：从所述第一图片数据库中提取各词组对应的图片数据中的人体和物体的特征信息和空间信息，根据所述特征信息和空间信息构建贝叶斯网络模型；

步骤S3：根据所述贝叶斯网络模型对所述图片数据中的人体和物体的交互动作中的动词进行标注。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征信息和空间信息构建贝叶斯网络模型包括：

将所述特征信息和空间信息与贝叶斯网络模型中的节点相对应，并训练得到所述贝叶斯网络模型的参数。

3.根据权利要求1-2任一项所述的方法，其特征在于，所述步骤S3包括：

根据所述贝叶斯网络模型计算所述图片数据中的人体和物体的交互动作的最大概率；

对所述最大概率对应的人体和物体的交互动作的动词进行标注。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述贝叶斯网络模型计算所述图片数据中的人体和物体的交互动作的最大概率包括：

根据下式计算所述图片数据中的人体和物体的交互动作的最大概率：

V*=argmaxv,oP(V,G,O,H1,...,HN|Mh1,...,MhN,Mo)]]>

其中，V为所述人体的动作，G为所述人体的姿态，O为与所述人体有交互动作的物体，H₁、H₂、…H_N为所述人体的各个不同的部分，M₀为所述物体的观测状态，M_h1、M_h2、…M_hN为所述人体各个不同部分的观测状态。