[发明专利]基于语义级领域不变特征的跨域人体动作识别方法有效
| 申请号： | 202110818612.1 | 申请日： | 2021-07-20 |
| 公开（公告）号： | CN113657172B | 公开（公告）日： | 2023-08-01 |
| 发明（设计）人： | 陈万军;刘龙;范凤梅 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V20/40;G06V10/40;G06V10/774;G06V10/80 |
| 代理公司： | 北京国昊天诚知识产权代理有限公司 11315 | 代理人： | 杨洲 |
| 地址： | 710048*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于语义级领域不变特征的跨域人体动作识别方法，利用由2个分类器构成的并行分类对抗学习网络架构来引导特征提取器从输入数据中提取具有领域不变性的语义级特征，提高跨域人体动作识别模型的分类性能；充分利用具有权值参数最大差异化的两个并行分类器来引导特征提取模块从两个不同的视角提取能刻画动作类别本质属性的语义级特征，同时结合对抗学习技术来学习具有领域不变性的特征，进一步增强模型的跨域动作识别性能。克服了现有技术仅从视觉级上提取领域不变特征而导致特征描述能差、模型泛化能力弱、适应性不强等模型性能下降的问题，从而具有更广的实用性和适应性等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 语义 领域 不变 特征 人体 动作 识别 方法 | ||
【主权项】：
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