专利名称：一种基于运动历史图像与卷积神经网络的行为识别
方法
专利类型：发明专利
发明人：石英,罗佳齐,杨明东,孙明军,徐乐,高田翔,谢凌云,全
书海,刘子伟,朱剑怀
申请号：CN201711403339.6申请日：20171222公开号：CN108133188A公开日：20180608
摘要：本发明公开了一种基于运动历史图像与卷积神经网络的行为识别方法，包括以下步骤：S1、获取输入的原始视频图像，通过基于运动历史图像的行为序列特征提取方法对其进行处理；S2、采用基于深度卷积神经网络的方法对局部运动历史图像进行行为识别，得到行为类别分类器，最终通过该行为类别分类器输出行为识别结果。本发明从原始视频序列中计算运动历史图像，不仅减少了待处理的信息量，还提取了行为识别中的关键时空信息；接着以运动历史图像作为输入，搭建了深度卷积神经网络，然后利用随机梯度下降法(Stochastic gradient descent,SGD)与Dropout策略训练网络，最终实现行为类别分类。本发明能有效的应用于在线实时行为识别。
申请人：武汉理工大学
地址：430070 湖北省武汉市洪山区珞狮路122号
国籍：CN
代理机构：湖北武汉永嘉专利代理有限公司
代理人：许美红
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