公开(公告)号：CN112906520A

公开(公告)日：2021-06-04

申请号：CN202110156920.2

申请日：2021-02-04

Applicant: 中国科学院软件研究所

Inventor： 邓小明 ,  张维 ,  林泽一 ,  柯铭雨 ,  马翠霞 ,  王宏安

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N20/10 ,  G06T9/00

Abstract: 本发明公开了一种基于姿态编码的动作识别方法及装置，包括：提取检测物的姿态，将所述姿态编码成图像；获取两两关节在不同时间步长组成不同时间维度上的编码图像序列，得到若干编码图像序列，并依据若干所述编码图像序列，构建编码图片金字塔，提取编码图片金字塔中每一编码图像序列的特征；依据编码图像序列的特征对所述姿态进行分类，得到检测物姿态的动作识别结果。本发明的图像编码方法具有在三维相似变换下具有不变性的优点，通过对编码图像进行时空特征的提取，可获取精度高、实时性好的动作识别结果。

公开(公告)号：CN112329525A

公开(公告)日：2021-02-05

申请号：CN202011031929.2

申请日：2020-09-27

Applicant: 中国科学院软件研究所

Inventor： 邓小明 ,  张维 ,  程坚 ,  林泽一 ,  马翠霞 ,  王宏安

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于时空图卷积神经网络的手势识别方法和装置。所述方法包括：获取人手关节序列；基于人手关节序列建立人手骨架时空图；构建人手骨架时空图上的时间注意力和空间注意力机制；构建时间金字塔池化层，提取多尺度的时间特征；使用人手关节和人手运动两种类型的输入数据设计双分支网络，获取人手关节之间的关联性，可以提取人手关节序列具有强鉴别力的特征，进行特征融合和手势识别。本发明具有精度高和实时性的优点，可满足专业的或者大众化的应用需求。