人體動(dòng)作識(shí)別方法及系統(tǒng)

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN201811091488.8 申請(qǐng)日 -
公開（公告）號(hào) CN109325440A 公開（公告）日 2019-02-12
申請(qǐng)公布號(hào) CN109325440A 申請(qǐng)公布日 2019-02-12
分類號(hào) G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 崔星星;和銳 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 深圳市贏世體育科技有限公司
代理機(jī)構(gòu) - 代理人 -
地址 518000 廣東省深圳市福田區(qū)香蜜湖街道香蜜湖路與僑鄉(xiāng)路交匯處金地網(wǎng)球中心
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種人體動(dòng)作識(shí)別方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取采集的人體視頻圖像，對(duì)所述人體視頻圖像中的人體進(jìn)行動(dòng)作序列分割，并提取分割后的動(dòng)作序列，獲得若干時(shí)序幀；采用預(yù)設(shè)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)若干時(shí)序幀進(jìn)行特征提取，獲得特征矩陣；采用預(yù)設(shè)的LSTM網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)所述特征矩陣進(jìn)行分類識(shí)別，得到人體動(dòng)作識(shí)別結(jié)果。本發(fā)明用預(yù)訓(xùn)練好的深度模型能夠充分提取圖像的豐富特征，其次對(duì)于分類任務(wù)，傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)時(shí)序復(fù)雜問題表現(xiàn)力不足，本發(fā)明采用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)正是解決時(shí)序問題的有效方法。僅需一個(gè)攝像頭，具有成本低、實(shí)時(shí)檢測、準(zhǔn)確性高等優(yōu)點(diǎn)。