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公开(公告)号：CN106056043B
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201610339756.8
申请日：2016-05-19
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提出了一种基于迁移学习的目标动物行为识别方法和装置，即训练数据集中的训练样本包括人的行为样本、非目标动物的行为样本和目标动物的行为样本中的一种或几种的组合，测试数据集为目标动物的行为样本。该发明步骤包括：步骤101，针对训练数据集中的每一个训练样本和测试数据集中的每一测试样本，提取原始特征；步骤102，采用迁移学习中的领域适应学习法将所述原始特征映射到共同空间中，得到新的特征；步骤103，利用所述新的特征训练SVM分类器，得到行为识别模型，同时对所述目标动物行为识别模型进行测试；步骤104，利用所述动物行为识别模型对目标动物的待识别行为进行识别。本发明提出的基于迁移学习的行为识别方法能有效的识别动物的行为。
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公开(公告)号：CN108764107A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810499463.5
申请日：2018-05-23
Applicant: 中国科学院自动化研究所
CPC classification number: G06K9/00362 , G06N3/0454 , G06N3/049
Abstract: 本发明涉及视觉识别领域，提出一种基于人体骨架序列的行为和身份联合识别方法，旨在解决在人体数据识别中，不能同时对身份信息和行为动作识别问题。该方法包括：获取待识别人体的人体骨架序列；根据人体骨架序列，利用预先构建的识别模型识别人体的身份信息和行为动作；其中，识别模型的训练方法：将训练用人体骨架序列的坐标转换到参考坐标系下，得到参考骨架序列；对参考骨架序列的各参考骨架的各关节节点坐标与预先指定的中心点的坐标比较，得到各参考骨架的各关节节点的相对坐标；对参考骨架序列进行三维坐标变换，对初始的识别模型进行训练，得到优化后的识别模型。本发明可以快速、准确的从人体骨架序列中识别出人体的身份信息和行为动作。
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公开(公告)号：CN106056043A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610339756.8
申请日：2016-05-19
Applicant: 中国科学院自动化研究所
CPC classification number: G06K9/00771 , G06K9/6269
Abstract: 本发明提出了一种基于迁移学习的目标动物行为识别方法和装置，即训练数据集中的训练样本包括人的行为样本、非目标动物的行为样本和目标动物的行为样本中的一种或几种的组合，测试数据集为目标动物的行为样本。该发明步骤包括：步骤101，针对训练数据集中的每一个训练样本和测试数据集中的每一测试样本，提取原始特征；步骤102，采用迁移学习中的领域适应学习法将所述原始特征映射到共同空间中，得到新的特征；步骤103，利用所述新的特征训练SVM分类器，得到行为识别模型，同时对所述目标动物行为识别模型进行测试；步骤104，利用所述动物行为识别模型对目标动物的待识别行为进行识别。本发明提出的基于迁移学习的行为识别方法能有效的识别动物的行为。
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公开(公告)号：CN108764107B
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN201810499463.5
申请日：2018-05-23
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及视觉识别领域，提出一种基于人体骨架序列的行为和身份联合识别方法，旨在解决在人体数据识别中，不能同时对身份信息和行为动作识别问题。该方法包括：获取待识别人体的人体骨架序列；根据人体骨架序列，利用预先构建的识别模型识别人体的身份信息和行为动作；其中，识别模型的训练方法：将训练用人体骨架序列的坐标转换到参考坐标系下，得到参考骨架序列；对参考骨架序列的各参考骨架的各关节节点坐标与预先指定的中心点的坐标比较，得到各参考骨架的各关节节点的相对坐标；对参考骨架序列进行三维坐标变换，对初始的识别模型进行训练，得到优化后的识别模型。本发明可以快速、准确的从人体骨架序列中识别出人体的身份信息和行为动作。
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