一種基于原型對(duì)比學(xué)習(xí)的行為識(shí)別方法及系統(tǒng)、存儲(chǔ)介質(zhì)
基本信息
| 申請(qǐng)?zhí)?/td> | CN202111413784.7 | 申請(qǐng)日 | - |
| 公開（公告）號(hào) | CN114120447A | 公開（公告）日 | 2022-03-01 |
| 申請(qǐng)公布號(hào) | CN114120447A | 申請(qǐng)公布日 | 2022-03-01 |
| 分類號(hào) | G06V40/20（2022.01）I;G06V10/774（2022.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06K9/62（2022.01）I | 分類 | 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù); |
| 發(fā)明人 | 高浩元;張一帆 | 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 | 中科南京人工智能創(chuàng)新研究院 |
| 代理機(jī)構(gòu) | 南京泰普專利代理事務(wù)所（普通合伙） | 代理人 | 姜露露 |
| 地址 | 211135江蘇省南京市創(chuàng)研路266號(hào)麒麟人工智能產(chǎn)業(yè)園3號(hào)樓3樓 | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 本發(fā)明公開了一種基于原型對(duì)比學(xué)習(xí)的行為識(shí)別方法及系統(tǒng)、存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。包括：于骨骼關(guān)鍵點(diǎn)數(shù)據(jù)集中采樣生成樣本集；采用至少兩種隨機(jī)數(shù)據(jù)變換方法對(duì)樣本進(jìn)行轉(zhuǎn)換，得到兩組增強(qiáng)樣本；將所述兩組增強(qiáng)樣本分別輸入至編碼網(wǎng)絡(luò)中得到兩組表征向量；于原型向量集中搜索出與其中一組表征向量中每個(gè)表征向量相似度最高的原型向量，并標(biāo)號(hào)生成對(duì)應(yīng)的相似向量集；構(gòu)建原型對(duì)比損失函數(shù)；采用所述原型對(duì)比損失函數(shù)進(jìn)行反向傳播，同時(shí)對(duì)編碼器網(wǎng)絡(luò)和所有原型向量進(jìn)行訓(xùn)練。本發(fā)明使用的原型對(duì)比學(xué)習(xí)行為識(shí)別方法在不需要行為類別標(biāo)簽且不基于自編碼器的情況下，即可使用骨骼點(diǎn)序列樣本訓(xùn)練得到能有效獲得行為表征向量的模型。 |
