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基于混合式协同训练的人体动作识别方法及系统

基本信息

申请号	CN201610913531.9	申请日	-
公开（公告）号	CN106778796B	公开（公告）日	2020-04-21
申请公布号	CN106778796B	申请公布日	2020-04-21
分类号	G06K9/62	分类	计算；推算；计数;
发明人	姜震;景陈勇;彭长生;詹永照	申请（专利权）人	江苏科海智能系统有限公司
代理机构	-	代理人	-
地址	212013 江苏省镇江市京口区学府路301号
法律状态	-

摘要

本发明提供了一种基于混合式协同训练的人体动作识别方法及系统。方法包括：利用人体动作识别领域中基于模板的KNN算法和基于概率统计的SVM算法来构建基分类器，然后进行二者间迭代的协同训练以提高它们的识别性能，同时改进协同训练中对伪标签样本的选择方法和迭代训练策略，最后对KNN模型和SVM模型的识别结果进行融合，得出待识别样本所属的人体动作类别。本发明利用不同类型的方法来构建分类器，通过它们之间的协同训练，可以实现不同识别方法的优势互补，有效解决了以往单一识别方法在复杂场景下识别效果不佳的问题。此外，引入伪标签样本作为新的训练样本，有效减少人工标注样本的成本。从而实现了以较少的训练样本达到更好识别准确率的目的。