本發明公開了一種基于深度強化學習的人體骨架行為識別方法及裝置,其中,方法包括:通過對訓練集中的每一段視頻進行均勻采樣得到幀數固定的視頻,以訓練圖卷積神經網絡;在圖卷積神經網絡的參數固定之后,通過圖卷積神經網絡訓練萃取幀網絡,以得到滿足預設條件的代表幀;通過滿足預設條件的代表幀更新圖卷積神經網絡;獲取目標視頻,并對目標視頻進行均勻采樣,以將采樣得到的幀送入萃取幀網絡得到關鍵幀;將關鍵幀送入更新后的圖卷積神經網絡,以得到行為的最終類別。該方法可以加強挑選出來幀的判別性,去除冗余信息,提高識別性能,降低測試階段計算量,同時可以充分利用人體骨骼的拓撲關系,來提高行為識別的性能。
聲明:
“基于深度強化學習的人體骨架行為識別方法及裝置” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)