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公开(公告)号：CN111191520B
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN201911260885.8
申请日：2019-12-10
Applicant: 北京大学
IPC: G06V40/20
Abstract: 本发明公开了一种用于动作识别的人体骨架压缩方法，包括：获取待识别的人体骨架数据，其中所述人体骨架数据是由时间和关节构成的矩阵；计算所述人体骨架数据中每个关节的运动得分，并按照所述运动得分从高到低的顺序对所述人体骨架数据中的每个关节进行排序，按照顺序选择预设数目的关节作为保留关节；根据所述保留关节对所述人体骨架数据进行压缩，得到压缩数据；根据所述压缩数据对人体动作进行识别。通过上述方法，可以将骨架数据流压缩到较小的带宽，同时保持动作识别的精度尽可能高。
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公开(公告)号：CN111191520A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201911260885.8
申请日：2019-12-10
Applicant: 北京大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种用于动作识别的人体骨架压缩方法，包括：获取待识别的人体骨架数据，其中所述人体骨架数据是由时间和关节构成的矩阵；计算所述人体骨架数据中每个关节的运动得分，并按照所述运动得分从高到低的顺序对所述人体骨架数据中的每个关节进行排序，按照顺序选择预设数目的关节作为保留关节；根据所述保留关节对所述人体骨架数据进行压缩，得到压缩数据；根据所述压缩数据对人体动作进行识别。通过上述方法，可以将骨架数据流压缩到较小的带宽，同时保持动作识别的精度尽可能高。
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公开(公告)号：CN110309359B
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN201910420026.4
申请日：2019-05-20
Applicant: 北京大学
IPC: G06F16/735 , G06N3/04 , G06N3/08 , H04N21/466
Abstract: 本申请公开了一种视频相关性预测方法、装置、设备及存储介质，构建并训练半孪生神经网络模型学习相关或不相关视频间的关系，将目标源视频及至少一个待预测视频输入所述半孪生神经网络模型中，经所述半孪生神经网络模型分析后输出所述待预测视频与所述目标源视频之间的相关性结果，从而实现对缺少用户行为信息的视频能够预测与其相关的视频列表，给出了各相关视频的相关性大小并且各相关视频之间的相关性对称，有效提高了视频推荐的准确性。
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公开(公告)号：CN110309359A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910420026.4
申请日：2019-05-20
Applicant: 北京大学
IPC: G06F16/735 , G06N3/04 , G06N3/08 , H04N21/466
Abstract: 本申请公开了一种视频相关性预测方法、装置、设备及存储介质，构建并训练半孪生神经网络模型学习相关或不相关视频间的关系，将目标源视频及至少一个待预测视频输入所述半孪生神经网络模型中，经所述半孪生神经网络模型分析后输出所述待预测视频与所述目标源视频之间的相关性结果，从而实现对缺少用户行为信息的视频能够预测与其相关的视频列表，给出了各相关视频的相关性大小并且各相关视频之间的相关性对称，有效提高了视频推荐的准确性。
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