基于二叉神经树结构的人体部位的细粒度分类方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202011493727.X
IPC分类号：G06K9/62
申请日期：
2020-12-17
申请人：
中国石油大学（华东）

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法律信息

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著录项信息

专利名称	基于二叉神经树结构的人体部位的细粒度分类方法
申请号	CN202011493727.X	申请日期	2020-12-17
法律状态	公开	申报国家	暂无
公开/公告日	2021-04-02	公开/公告号	CN112598042A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	中国石油大学（华东）	申请人地址	山东省青岛市黄岛区长江西路66号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	中国石油大学（华东）	当前权利人	中国石油大学（华东）
发明人	王淑栋;路洪翠;董玉坤
代理机构	暂无	代理人	暂无

摘要

本发明提供了一种基于二叉神经树结构的人体部位的细粒度分类方法，本方法可以从人体正侧背面图像中定位到身体部位，然后进行分类。本发明首先通过基本网络提取特征，之后进入二叉树中，为了使二叉树能够有神经网络的表达能力，每个父结点都通过路由模块记录从根结点到该结点的路径；之后为了提高生成注意力图的质量以及定位需要分类的人体四个部位，采用SENet模块对特征图进行处理；最终四个叶结点分别是四个部位的类别。通过实验证明，本发明提供的技术方案相比与传统的人体部位体型分类方法，能极大节省时间和人力成本，操作便捷，并且具有更高的鲁棒性。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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