发明 基于弱监督互补学习的人体行为检测方法 【优惠一千】 【不用公示】 【不用二次变更】
人体行为检测 监督学习 图像视频分析 【人体行为检测 监督学习 图像视频分析 】 1人
G06V40/20 G06V10/764 G06V10/80 G06V10/82 G06N3/0464 G06N3/048 G06N3/0895
摘要：本发明属于视频人体行为检测方法技术领域，具体是一种基于弱监督互补学习的人体行为检测方法，包括建立基于卷积神经网络构的弱监督网络模型、提取带有嵌入特性的特征表示及显著加权特征、根据特征表示及显著加权特征获取初始的预测结果、利用互补消除模型获取消除后的预测结果、将消除后的预测结果与未通过消除的初始的预测结果进行融合，获取最终预测结果。本发明通过对时域激活映射模型进行改进，并采用互补消除模块对数据进行修正，提升弱监督学习检测方法中的准确性。
