[发明专利]一种基于多关系图卷积神经网络的骨架数据动作识别方法在审
申请号: | 202310398056.6 | 申请日: | 2023-04-14 |
公开(公告)号: | CN116416472A | 公开(公告)日: | 2023-07-11 |
发明(设计)人: | 沈晶;王胜泽;刘芳;刘海波 | 申请(专利权)人: | 哈尔滨工程大学 |
主分类号: | G06V10/764 | 分类号: | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 150001 黑龙江*** | 国省代码: | 黑龙江;23 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | 本发明提供了一种基于多关系图卷积神经网络的骨架数据动作识别方法,包括人体自然连接关系,对称关系和全局协作关系,从不同尺度对骨架数据提取高级特征,并通过关系注意力机制将其进行有效融合。通过这种方式,让网络更关注于不同动作中的关键部位信息,并且不会丢失其他部位有效的信息。为了解决图卷积神经网络普遍存在的过拟合和过平滑问题,本发明提出了一种新的正则化方式:Drop‑Relation,传统方式往往通过丢弃单独图节点或者成块图节点的方式,这样并不能阻止节点信息继续在图中传播,而Drop‑Relation让整个关系矩阵全部失活,有效的阻止关系图中的信息在网络中传播,并且可以抑制各个关系之间的依赖性,有效的缓解图卷积的过拟合和过平滑问题。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 关系 图卷 神经网络 骨架 数据 动作 识别 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于哈尔滨工程大学,未经哈尔滨工程大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/patent/202310398056.6/,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 数据显示系统、数据中继设备、数据中继方法、数据系统、接收设备和数据读取方法
- 数据记录方法、数据记录装置、数据记录媒体、数据重播方法和数据重播装置
- 数据发送方法、数据发送系统、数据发送装置以及数据结构
- 数据显示系统、数据中继设备、数据中继方法及数据系统
- 数据嵌入装置、数据嵌入方法、数据提取装置及数据提取方法
- 数据管理装置、数据编辑装置、数据阅览装置、数据管理方法、数据编辑方法以及数据阅览方法
- 数据发送和数据接收设备、数据发送和数据接收方法
- 数据发送装置、数据接收装置、数据收发系统、数据发送方法、数据接收方法和数据收发方法
- 数据发送方法、数据再现方法、数据发送装置及数据再现装置
- 数据发送方法、数据再现方法、数据发送装置及数据再现装置