公开(公告)号：CN113536916A

公开(公告)日：2021-10-22

申请号：CN202110647035.4

申请日：2021-06-10

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 朱素果 ,  赵果 ,  俞俊

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于骨骼信息的分组混淆图卷积动作识别方法。本发明采用了一种分组的思想，在进行空间操作的时候，我们对动态图进行分组来提取不同图结构的信息，获得丰富的行为信息。同时分组的形式还可以降低模型的参数量。然后在时序上进行操作的时候，采用深度可分离卷积的形式来降低参数和计算量。由于在空间和时序上都是采用分组的形式，所以需要对不同分组的信息进行融合，以达到信息的流通。结果显示本方法在保持高性能的情况下，参数量和计算量有着大幅的减小，证明了本方法有效性。

公开(公告)号：CN113536916B

公开(公告)日：2024-02-13

申请号：CN202110647035.4

申请日：2021-06-10

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 朱素果 ,  赵果 ,  俞俊

IPC: G06V40/20 ,  G06V10/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/84 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于骨骼信息的分组混淆图卷积动作识别方法。本发明采用了一种分组的思想，在进行空间操作的时候，我们对动态图进行分组来提取不同图结构的信息，获得丰富的行为信息。同时分组的形式还可以降低模型的参数量。然后在时序上进行操作的时候，采用深度可分离卷积的形式来降低参数和计算量。由于在空间和时序上都是采用分组的形式，所以需要对不同分组的信息进行融合，以达到信息的流通。结果显示本方法在保持高性能的情况下，参数量和计算量有着大幅的减小，证明了本方法有效性。