摘要
本发明涉及一种基于时空兴趣点和时空图卷积的人体动作识别方法,首先收集人体动作相关视频,利用OPENPOSE对视频进行处理获取人体骨骼关节点;然后使用光流法建立高斯金字塔计算光流向量,再结合Gabor滤波和高斯滤波进行时空兴趣点的提取;将OPENPOSE输出的关节点和时空兴趣点进行匹配,形成新的节点特征,该节点特征包括输出的关键点位置、置信度、光流向量大小、时间以及光流向量角度。最后基于人体骨骼结构构造关键点时空图模型,并完成数据训练和测试。本发明基于骨骼识别结合时空兴趣点对人体动作进行识别,同时引入注意力机制,在时间和空间两个方面进行检测判断,提高了行为识别的准确度。
技术关键词
人体动作识别方法
关节点
高斯金字塔
人体骨骼
时空兴趣点特征
节点特征
收集人体动作
视频
卷积模型
Gabor滤波
量角度
像素点
时空图模型
引入注意力机制
通道注意力机制
关键点
光流法
GCN模型