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本发明公开了一种基于多模态数据融合的行为识别方法，该方法运用到深度视频与骨骼序列数据。针对深度视频数据，方法首先在视频序列上提取到DMI深度特征图；然后，将原有的深度动作序列按照帧数分为相同长度的2段子序列，在各子序列上分别提取子DMI深度特征图。将得到的两张子DMI特征图与DMI图像一起组成时空深度动作图，并使用HOG算法提取动作的深度特征。针对骨骼序列数据，使用基于时空图卷积网络模型改进的时空图卷积特征提取器，直接处理骨骼序列，提取动作的骨骼特征。在得到两种数据模态上的动作特征后，使用一种基
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114863318 A
(43)申请公布日 2022.08.05
(21)申请号 202210350834.X G06V 10/774 (2022.01)
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