技术总结
本发明涉及一种基于深度玻尔兹曼机的协同目标分割与行为识别方法。该方法，首先利用深度玻尔兹曼机从目标行为训练库中学习行为与动作的多层结构特征，接着以底层图像分割为出发点，根据贝叶斯推理，将目标分割看作最大化条件概率，然后在学习得到的高层先验行为指导下，采用目标形状信息作为底层、中层和高层连接的纽带，并建立总的能量函数，最后通过能量极小化完成目标的同时分割与行为识别。本发明利用底层与高层的协同合作可以同时提高目标分割的精度和行为识别的准确性，解决了在低质量环境下由于噪声、遮挡、光照等多种因素影响下分割效果不佳的问题。
技术研发人员：陈飞;曾勋勋;王灿辉
受保护的技术使用者：福州大学
技术研发日：2016.10.09
技术公布日：2019.06.07