黎曼流形上的记忆增强动作识别方法及系统、存储介质

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黎曼流形上的记忆增强动作识别方法及系统、存储介质
申请号:CN202510699609
申请日期:2025-05-28
公开号:CN120220252B
公开日期:2025-08-15
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种黎曼流形上的记忆增强动作识别方法及系统、存储介质,所述方法包括:步骤1:采集人体动作数据,表示为三阶张量;步骤2:沿三个模态展开得到三个对应矩阵;步骤3:采用人类短期记忆机制计算得到记忆增强的权重矩阵;步骤4:通过主成分分析方法将权重矩阵分解获取带权重的基底向量;步骤5:重组并行归一化映射至单位超球面,保留角度关系;步骤6:通过蒙特卡洛马尔科夫算法学习模态权重参数,计算超球面上点之间的几何差异;步骤7:采用K近邻分类器进行人体动作分类。本发明有效解决了复杂场景下的时间信息损失问题,适用于医疗健康、虚拟现实、体育训练等多种应用场景。
技术关键词
动作识别方法 人体动作数据 人体动作分类 蒙特卡洛 K近邻分类器 矩阵 主成分分析方法 记忆机制 后验概率分布 球面 动作识别系统 参数 算法 基底 黎曼 模式 医疗健康 动态更新 人类
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