[发明专利]基于投影重构和多输入多输出神经网络的坐姿识别方法有效
| 申请号： | 202010119569.5 | 申请日： | 2020-02-26 |
| 公开（公告）号： | CN111325166B | 公开（公告）日： | 2023-07-07 |
| 发明（设计）人： | 沈捷;黄安义;王莉;曹磊 | 申请（专利权）人： | 南京工业大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/20;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京君陶专利商标代理有限公司 32215 | 代理人： | 严海晨 |
| 地址： | 210009 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于投影重构和多输入多输出神经网络（MIMO‑CNN）的坐姿识别方法，包括：获取人体上半身深度图像及人体前景轮廓图；预处理；对坐姿轮廓的深度信息进行投影，重构得到三视角深度图；设计用于坐姿识别的MIMO‑CNN网络并学习模型参数;坐姿识别；模型自学习。优点：预处理后深度图像和人体轮廓图进行结合，排除周围背景对坐姿识别的干扰。使用投影重构方法得到三视角深度图，使得坐姿信息更加丰富。所设计的MIMO‑CNN结构，特别适用于投影重构特征信息同时融入了注意力机制，能更好的关注不同坐姿的热点区域，从而提升识别精度，同时采用模型自学习，较好地平衡了实时性和准确性需求，对视角变化和复杂环境背景，具有较强的抗干扰能力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 投影 输入 输出 神经网络 坐姿 识别 方法 | ||
【主权项】：
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