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龙图腾网恭喜长春医学高等专科学校(长春职工医科大学长春市医学情报所)申请的专利基于多媒体舞蹈动作图像分解处理方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116612310B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2023-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310869116.8，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权基于多媒体舞蹈动作图像分解处理方法是由李杉杉设计研发完成，并于2023-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多媒体舞蹈动作图像分解处理方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像数据处理技术领域，具体涉及基于多媒体舞蹈动作图像分解处理方法，包括：对舞蹈动作图像进行采集并分类，获得动作图像集，对动作图像集中的图像进行图像分割，得到人体不同区域，进而得到不同图像中的对应区域，分别进行分解，得到独立分量集合，对每个独立分量集合进行聚类，根据聚类结果获得分离度，得到分离度序列，结合所有独立分量序列，得到分离性，进而得到独立分量数量，将得到的独立分量数量，作为ICA算法的参数，进行舞蹈动作图像分解。本发明根据获得的新对应区域，可以有效减小新对应区域所对应的特征向量的计算误差，优化了对舞蹈动作图像的分解效果，提高了后续对舞蹈动作的判别精度。

本发明授权基于多媒体舞蹈动作图像分解处理方法在权利要求书中公布了：1.基于多媒体舞蹈动作图像分解处理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取舞蹈教学图像，将同一舞蹈动作在不同视角下对应的舞蹈教学图像所形成的集合，记为动作图像集；获取动作图像集中各个图像中人体不同身体部位所在区域，将动作图像集中不同舞蹈教学图像内，同一身体部位所对应的最小外接矩形在面积最大时所对应的区域，记为新对应区域；根据新对应区域中像素点的灰度值获得特征矩阵，根据特征矩阵获得对应的若干个独立分量序列；将同一个对应区域集的新对应区域所对应若干个独立分量序列所形成的集合，记为独立分量集合；将任意独立分量集合中每个独立分量序列作为节点，将任意两个节点对应的独立分量序列的余弦相似度，作为节点之间所形成边的边值，利用获得的节点、节点值、边以及边值构建图结构；对图结构进行多次聚类，将每次聚类获得的聚类簇记为聚类类别，将任意一次聚类下所有聚类类别的集合记为聚类类别集，根据聚类类别中的独立分量序列获得对应的若干个特征向量；根据聚类类别中所有独立分量序列的特征向量之间的余弦相似度的均值，获得聚类类别的分离度；在任意一次聚类下，根据聚类类别的分离度获得聚类类别集对应的分离性，将最大分离性对应的聚类类别集所包含聚类类别的数量记为独立分量数量；将独立分量数量作为ICA算法的分解数量参数，对舞蹈教学图像进行分解，根据得到每个舞蹈教学图像中各个舞蹈动作对应的独立分量序列实现舞蹈教学和指导；所述聚类类别集对应的分离性，获取方法如下：步骤（1），将任意一次聚类后得到的所有聚类类别的分离度，按照从小到大的顺序排列所形成的序列记为分离度序列，其中表示第i个聚类类别的分离度，n表示聚类类别数量；获取分离度序列中所有分离度的均值以及标准差，将记为离散系数；根据离散系数构建权重序列，其中表示权重序列中第i个权重值，n表示聚类类别数量；步骤（2），聚类类别集对应的分离性获取方法为： 其中，表示聚类后所获得的聚类类别集对应的分离性，表示分离性序列的标准差，表示分离性序列的均值；n表示聚类类别数量；表示第i个聚类类别的分离度；表示权重序列中第i个权重值；表示离散系数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人长春医学高等专科学校(长春职工医科大学长春市医学情报所)，其通讯地址为：130000 吉林省长春市吉林大路6177号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。