[发明专利]一种基于原型对比学习的运动分析方法在审
| 申请号： | 202110390222.9 | 申请日： | 2021-04-12 |
| 公开（公告）号： | CN113158861A | 公开（公告）日： | 2021-07-23 |
| 发明（设计）人： | 吴子朝;李佳昕;王昊然;王毅刚 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 杨舟涛 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于原型对比学习的运动分析方法。该方法包括获取与处理人体3D骨骼关节点位置数据集、定义算法目标；构建特征提取网络；构建原型以及原型密度；以及原型对比学习。采用基于原型对比学习的带注意力机制的双向长短期记忆网络提取骨骼关节点位置特征编码，将原型作为潜在变量，并在基于期望最大化的框架中执行迭代聚类和表示学习。通过原型噪声对比估计损失进行训练，学习到对骨架关节点序列编码的嵌入空间。本发明避免了有监督学习的具有标签的数据集稀缺所带来无法对庞大的动作类别进行完全分类的问题，在无监督学习的范围下有效地结合了聚类与对比学习的优点，无监督学习范围内表现良好，提高了分类精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 原型 对比 学习 运动 分析 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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