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一种基于骨骼的动作识别的深度集成方法

发布时间: 2024-05-22

来源: 试点城市（园区）

基本信息

合作方式： 技术许可
成果类型： 发明专利,实用新型专利,软件著作权
行业领域：
电子信息技术,计算机及网络技术
成果介绍
一种基于骨骼的动作识别的深度集成方法，主要运用卷积神经网络（CNN）捕获动作识别任务的各种时空动力学，长短期记忆网络（LSTM）捕获时空特征。三个子网（称为SNet，TNet和BodyNet）进行建模，以捕获动作识别任务的时空动态差异。在集成学习的推动下，使用两个子网TNet和BodyNet对混合网络（称为HNet）进行建模，以捕获强大的时间动态
成果亮点
所提的一种基于骨骼的动作识别的深度集成方法，主要有以下三点技术优势：1.考虑到卷积神经网络存在梯度消失及梯度爆炸现象，提出在长期短期记忆中优化递归神经网络单元；2.在动作识别任务构造了四个关节距离图，处理高难度的交互动作信息的捕捉；3.使用BodyNet来从整个序列的时间域中的细粒度身体各部位提取各种特征信息。
团队介绍
杨会成，男，1970年出生，安徽来安人，教授，硕士生导师。 获安徽省科技进步三等奖1项，省级科研成果2项； 在国内外学术期刊上发表论文16篇，其中被EI检索收录6篇； 获安徽省教学成果三等奖2项； 2015年获省级教学名师称号，主讲课程：《信号与系统》和《数字信号处理》。
成果资料
产业化落地方案
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