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骨骼动作识别方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
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骨骼动作识别方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
本申请提供一种骨骼动作识别方法、装置、电子设备及存储介质,涉及动作识别技术领域,该方法包括:基于视频序列的骨骼点数据和时序边生成时空图,并将所述时空图传入构建的动作识别模型中,以迭代的方式配置多个分区个数对所述时空图进行识别,以识别准确率最高的分区个数作为目标配置分区个数;基于所述目标配置分区个数生成骨骼点的目标连接关系以替代所述动作识别模型中基于邻接矩阵表示的预定义连接关系;基于所述目标连接关系对人体动作进行识别。能够解决目前骨骼动作识别精度低的问题。
2023-05-23
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一种骨骼点动作识别方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
本申请提供一种骨骼点动作识别方法、装置、电子设备及存储介质，用于改善对骨骼点动作进行识别的准确率较低的问题。该方法包括：获取目标生物的骨骼点数据；使用神经网络模型中的批量归一化层对骨骼点数据进行批量归一化运算，得到归一化后的数据；使用神经网络模型中的第一模块对归一化后的数据进行计算，得到第一特征图；使用神经网络模型中的多个第二模块对第一特征图进行计算，得到第二特征图，第一模块和第二模块均包括批感知注意BAM网络；使用神经网络模型中的全连接层对第二特征图进行分类，获得分类结果，分类结果表征从目标生物识别出的
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本申请实施例提供了一种动作识别方法，所述方法包括：获取待识别图像；从所述待识别图像中提取得到目标图像特征，所述目标图像特征关联了目标对象执行动作的关键部位、及与所述关键部位具有关联关系的关联部位；根据所述目标图像特征，对所述待识别图像中所述目标对象执行动作的部位进行检测，得到部位检测结果；根据所述部位检测结果，对所述待识别图像中所述目标对象执行的动作进行识别，得到动作识别结果。采用本申请所提供的方法，能够有效地解决现有技术中存在的动作识别准确率不高的问题。
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本公开提供了一种动作识别方法、装置、电子设备和存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及计算机视觉、图像处理、动作识别、视频分析技术领域。具体实现方案为：获取关键点序列，并提取所述关键点序列的第一时空特征；对所述第一时空特征进行不同时间粒度的特征提取，得到每个时间粒度对应的第二时空特征；基于每个所述时间粒度对应的第二时空特征，获取所述关键点序列的目标识别动作。该方法可从关键点序列中提取出不同时间粒度对应的第二时空特征，并基于每个时间粒度对应的第二时空特征，获取关键点序列的目标识别动作。由此，可综合考虑到不同
2023-07-25
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动作识别方法、装置及存储介质.pdf
本发明提供了一种动作识别方法、装置及存储介质，方法包括：通过对所获取的待测视频数据进行处理，得到多个特征矩阵；多个特征矩阵是对包含目标对象的多个视频帧进行处理得到的；利用时序特征提取网络模型对多个特征矩阵进行处理，得到对应多个特征矩阵的多个时序动作特征矩阵；其中，时序特征提取网络模型中每一网络块中的网络层，对前序特征矩阵进行融合重用和分组处理；所述前序特征矩阵包括：网络层对应的网络块输入的特征矩阵，及排序在所述网络层前面的前序网络层输出的所述特征矩阵；通过多个时序动作特征矩阵，确定出多个视频帧中的目标对象
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