[发明专利]一种基于3D时空图卷积的骨架行为识别方法在审
| 申请号： | 202010692916.3 | 申请日： | 2020-07-17 |
| 公开（公告）号： | CN111814719A | 公开（公告）日： | 2020-10-23 |
| 发明（设计）人： | 曹毅;刘晨;费鸿博;周辉 | 申请（专利权）人： | 江南大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 无锡盛阳专利商标事务所(普通合伙) 32227 | 代理人： | 顾吉云;黄莹 |
| 地址： | 214000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于3D时空图卷积的骨架行为识别方法，其不仅能够实现对骨架信息同时进行空间建模、时间建模，还能表示时空信息之间的连通性；同时，其能够在大型骨架数据集上取得优异的识别准确率，并具备有良好的泛化性能。本发明的技术方案中，通过结合2D图卷积的拉普拉斯算子与多帧的时间拉普拉斯算子，构建了3D时空图卷积神经网络模型，3D时空图卷积神经网络模型中的当前节点的更新依赖于所述当前2D图中与之存在连接的关节节点的状态，同时还与前后相邻的所述相邻2D图中对应节点的节点状态相关；通过联合所述当前2D图中的相关状态信息与前后相邻的所述相邻2D图中相同节点的状态信息，实现空间信息与时间信息的连通，构建出3D图卷积。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 时空 图卷 骨架 行为 识别 方法 | ||
【主权项】：
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