[发明专利]一种基于深度哈希学习的运动检索方法在审
| 申请号： | 201910825950.0 | 申请日： | 2019-09-03 |
| 公开（公告）号： | CN112446263A | 公开（公告）日： | 2021-03-05 |
| 发明（设计）人： | 姚亮;梅嘉琳;王汉;李奇;何丽君;苏智勇 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06F16/583 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 薛云燕 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度哈希学习的运动检索方法。该方法包括以下步骤：获取运动序列数据集，对骨架进行归一化处理；建立双流递归神经网络模型，提取运动序列特征；在特征向量提取层之后加入哈希层，得到运动序列的二进制哈希码，通过损失层计算量化损失，使用反向传播算法在目标领域上调整模型的参数，优化整体目标；根据给定的查询运动序列，检索出运动库中的运动序列。本发明基于深度哈希学习的运动序列检索方法能够自动的从深度框架中获取语义的特征，且泛化性更好，提取出的特征具有语义性；其次从传统欧式空间转化到汉明空间，利用汉明距离由小到大进行排序，能够在大规模数据集中减少运动检索时间、提高检索精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 运动 检索 方法 | ||
【主权项】：
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