一种基于多任务学习的人体动作识别方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201410681461.X

申请日：

2014-11-24

公开(公告)号：

CN104376308B

公开(公告)日：

2015-02-25

发明(设计)人：

刘安安苏育挺贾萍萍

申请人：

申请人地址：

300072 天津市南开区卫津路92号

IPC主分类号：

G06K900

IPC分类号：

G06K962

代理机构：

天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201

代理人：

温国林

法律状态：

公开

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2015-02-25	公开	公开
2017-08-08	授权	授权
2015-03-25	实质审查的生效	实质审查的生效号牌文件类型代码:1604 号牌文件序号:101602541331 IPC(主分类):G06K 9/00 专利申请号:201410681461X 申请日:20141124

共 50 条

[1]

一种基于多任务学习的人体附属物识别方法 [P].

徐建民 ;

毛维杰 .

中国专利 :CN116152854B ,2025-11-14

[2]

基于CNN与雷达图像的人体动作与身份多任务识别方法 [P].

侯春萍 ;

蒋天丽 ;

杨阳 ;

郎玥 .

中国专利 :CN112364689A ,2021-02-12

[3]

在线多任务学习的人体姿态射频识别方法 [P].

刘子瑜 ;

张智 ;

李澎林 .

中国专利 :CN112183586B ,2024-04-02

[4]

在线多任务学习的人体姿态射频识别方法 [P].

刘子瑜 ;

张智 ;

李澎林 .

中国专利 :CN112183586A ,2021-01-05

[5]

基于深度学习的人体动作识别方法 [P].

严群 ;

姚剑敏 ;

林坚普 .

中国专利 :CN111967418A ,2020-11-20

[6]

一种基于机器学习的人体动作识别方法 [P].

林义尊 ;

刘致铄 ;

鲁嘉 ;

郑晓雯 .

中国专利 :CN119152572A ,2024-12-17

[7]

一种基于深度学习的人体动作识别方法和系统 [P].

李方敏 ;

刘新华 ;

彭小兵 ;

旷海兰 ;

黄志坚 ;

杨志邦 ;

阳超 .

中国专利 :CN110135386B ,2019-08-16

[8]

一种基于排序方法的人体动作识别方法 [P].

苏育挺 ;

刘安安 ;

董瑞亭 .

中国专利 :CN103593661B ,2014-02-19

[9]

一种基于在线迁移学习的人体动作识别方法 [P].

邓方 ;

赵佳晨 ;

蔡烨芸 ;

岳祥虎 ;

高欣 ;

石翔 ;

叶子蔓 ;

陈杰 .

中国专利 :CN110705599B ,2020-01-17

[10]

基于跨域字典学习的人体动作识别方法 [P].

邵岭 ;

朱凡 .

中国专利 :CN104063684A ,2014-09-24

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