专利基本信息
| 专利名称 | 用于人类行为识别的深度联合结构化和结构化学习方法 | ||
|---|---|---|---|
| 专利状态 | - | 专利号(申请号) | CN106815600B |
| 专利申请日期 | 2016-12-27 | 专利类型 | 发明专利 |
| 申请公布号 | 2016112238151 | 申请公布日 | 2016-12-27 |
| 授权公告号 | - | 授权公告日 | - |
| 发明人 | 王振华;金佳丽;陈胜勇;刘盛;张剑华 | ||
| 专利权人 | 浙江工业大学 | ||
| 专利摘要 | 一种用于人类行为识别的深度联合结构化和结构化学习的方法,包括以下步骤:1)构造联合结构和结构公式化;2)使用空间网络从图像中的人体区域提取深层卷积神经网络特征,将空间网络的fc6层的输出作为深度特征,使用梯度直方图和光流直方图特征来进一步增强特征表示;CNN,HOG和HOF特征被连接以表示图像中的个人行为或交互关系,使用这种特征为每个数据集训练两个线性支持向量机分类器,使用组合特征来计算公式(1)中的联合特征;3)训练模型的参数;4)训练和预测中的相关推理,在训练的每次迭代期间,针对每个训练示例解决损失增强推理。本发明适用于多个行为类别的图像、能够识别交互行为。 | ||
专利价值评估分析
专利价值评估分析
样例
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