CN115661718B 一种基于跨尺度图对比学习的人体骨架动作识别方法 （桂林电子科技大学）_第1页
CN115661718B 一种基于跨尺度图对比学习的人体骨架动作识别方法 （桂林电子科技大学）_第2页
CN115661718B 一种基于跨尺度图对比学习的人体骨架动作识别方法 （桂林电子科技大学）_第3页
CN115661718B 一种基于跨尺度图对比学习的人体骨架动作识别方法 （桂林电子科技大学）_第4页
CN115661718B 一种基于跨尺度图对比学习的人体骨架动作识别方法 （桂林电子科技大学）_第5页
已阅读5页，还剩11页未读， 继续免费阅读

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

一种基于跨尺度图对比学习的人体骨架动一种基于跨尺度图对比学习的人体骨架动作识带标签训练数据对所述最终模型的参数进行微骨架动作识别方法未使用无标签数据对模型进2采集获取无标签骨架序列；通过编码器网络对不同实例进行编码获得编码特征，并建立编码器网络为图卷积神经网络，用于提取所述不同实在结合跨尺度一致性知识挖掘方法进行多尺度信息间的交互过所述无标签骨架序列通过使用摄像头从不同的视角采集人体骨架数在统一规划所述无标签骨架序列的连续帧数的过程中，为基于图对比自监督动作识别网络和跨尺度一致性知识挖掘方所述线性评估协议是在预训练的编码器之后追加一个分类器，所述3[0003]现有的人体骨架动作识别模型一般是基于对有标签的RGB视频数据进行处理和分4据对所述最终模型的参数进行微调，并基于线性评估协议得到所述最终模型的识别性能；[0025]图1是本发明的一种基于跨尺度图对比学习的人体骨架动作识别方法的流程示意5包含了从多个视图和多个人中采集的B种不同动作的骨架序列。每个骨架序列Xi对应一个i[0044]具体的，在获得骨架数据的基础上，分别在原路径与图对比路经上引入Shear与6[0056]将得到的编码特征h与分别输入到投影层g和中，获得较低维空间向量：z＝g725个和10个骨骼关节点组成的不同尺度骨架图，xst和xo'分别表示对应尺度下的骨架序主要思想与图对比学习方法不同之处在于需要重新构建xo"的正样本集和负样本8完成动作识别任务；线性评估协议是将冻结的学习的人体骨架动作识别网络框架。然而注意到目前大

人人文库> 全部分类> 行业资料 > 信息产业

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论