申请/专利权人：东南大学

申请日：2021-07-12

公开（公告）日：2021-09-17

公开（公告）号：CN113409374A

主分类号：G06T7/33(20170101)

分类号：G06T7/33(20170101);G06T7/00(20170101);G06K9/00(20060101)

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2021.10.08#实质审查的生效;2021.09.17#公开

摘要：本发明公开了一种基于动作配准的人物视频对齐方法。该方法利用检测人体关键点作为动作配准基准点，对相似动作进行配准以抵消视频拍摄角度和画面旋转带来的影响，并通过自监督的时间循环一致性来进行视频对齐。为了实现这一目标，使用空间变换网络对人体所在区域进行校准，并获取对应人体关键点。此外，采用随机抽样一致性算法将识别到的人体特征点按误差最小原则进行筛选，用筛选得到的点将用于动作配准。最后，引入了一种自监督的时间循环一致性对齐算法，将动作配准后的视频与基准视频进行对齐。本发明可以在视频对齐和识别的数据集上提取具有判别性的特征表示，有效的提高了视频对齐问题的准确率。

主权项：1.一种基于动作配准的人物视频对齐方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：使用目标检测网络对目标视频X中的每帧Xi进行人物检测，并获取人物检测框TXi；步骤二：对于检测框TXi应用空间变换网络，使得待检测人物全部处于新的检测框T′Xi内，且使检测框最小；步骤三：对每个人物检测框T′Xi，检测人物关键点Ki，jai，j，bi，j；步骤四：最小化对应关键点的距离误差，对待配准视频A与基准视频B进行单应性变换；步骤五：待配准视频A和基准视频B的每帧进行特征提取；步骤六：给定待配准视频A中的一帧，计算基准视频B中与之特征值最接近的为最近邻；步骤七：重复步骤六，计算基准视频B在待配准视频A中的最近邻；步骤八：若待配准视频A中一帧Ai在基准视频B中的最近邻Bj，其在待配准视频A中的最近邻为Ai，则我们将这两帧对齐。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 东南大学 一种基于动作配准的人物视频对齐方法

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