一种基于原型对比学习的行为识别方法及系统、存储介质
基本信息
| 申请号 | CN202111413784.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114120447A | 公开（公告）日 | 2022-03-01 |
| 申请公布号 | CN114120447A | 申请公布日 | 2022-03-01 |
| 分类号 | G06V40/20（2022.01）I;G06V10/774（2022.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06K9/62（2022.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 高浩元;张一帆 | 申请（专利权）人 | 中科南京人工智能创新研究院 |
| 代理机构 | 南京泰普专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 姜露露 |
| 地址 | 211135江苏省南京市创研路266号麒麟人工智能产业园3号楼3楼 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于原型对比学习的行为识别方法及系统、存储介质，属于人工智能技术领域。包括：于骨骼关键点数据集中采样生成样本集；采用至少两种随机数据变换方法对样本进行转换，得到两组增强样本；将所述两组增强样本分别输入至编码网络中得到两组表征向量；于原型向量集中搜索出与其中一组表征向量中每个表征向量相似度最高的原型向量，并标号生成对应的相似向量集；构建原型对比损失函数；采用所述原型对比损失函数进行反向传播，同时对编码器网络和所有原型向量进行训练。本发明使用的原型对比学习行为识别方法在不需要行为类别标签且不基于自编码器的情况下，即可使用骨骼点序列样本训练得到能有效获得行为表征向量的模型。 |
