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龙图腾网获悉北京交通大学;中移雄安信息通信科技有限公司;中移系统集成有限公司申请的专利基于子空间分类的小样本行为识别方法及系统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：CN116189280B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202211594956.X，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于子空间分类的小样本行为识别方法及系统是由田卉;金一;王佳艺;冯松鹤;李浥东设计研发完成，并于2022-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于子空间分类的小样本行为识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于子空间分类的小样本行为识别方法及系统，属于计算机识别技术领域，包括：获取待识别的图像；利用预先训练好的小样本行为识别模型对所述获取的待识别图像进行处理，得到图像中行为识别结果；所述小样本行为识别模型包括深度估计网络、特征提取网络、特征融合网络和识别网络。本发明充分利用支持集每一类中的所有样本特征，通过为每一类行为构建子空间来进行分类，而非直接地使用特征均值；将每一类的样本特征凝练为一个子空间，直接计算查询样本特征到子空间的距离，而非依次计算查询样本特征到每一类中每个样本的距离，减少计算量。

本发明授权基于子空间分类的小样本行为识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于子空间分类的小样本行为识别方法，其特征在于，包括： 获取待识别的图像； 利用预先训练好的小样本行为识别模型对所述获取的待识别图像进行处理，得到图像中行为识别结果；其中，所述预先训练好的小样本行为识别模型由训练集训练得到，所述训练集包括多张图像以及标注图像中行为分布特征的标签；所述小样本行为识别模型包括深度估计网络、特征提取网络、特征融合网络和识别网络，所述深度估计网络用于将RGB图像进行深度估计，得到深度图像；所述特征提取网络用于提取RGB图像的特征和深度图像的特征；所述特征融合网络用于将提取的RGB图像特征和深度图像特征进行融合，所述识别网络用于基于子控件分类器，结合于融合后的特征进行小样本行为识别计算； 其中，在特征融合网络中，得到的RGB特征向量和深度特征向量通过DGAdaINFusionModule做特征融合，得到融合特征向量； DGAdaINFusionModule获取的数据为提取的RGB特征向量和深度特征向量，处理后得到融合后的特征向量；模块输入的批处理表示为x∈RB×D×L，其中B为批次大小，D为单个视频样本分成的一组图片帧的帧数，L为每一帧的特征维数； DGAdaIN模块fIrgb,Id的输入为一个RGB输入批Irgb和一个深度输入批Id，gs·和gb·为可学习的全连接层，fIrgb,Id的输出作为尺度因子γ和移位因子β进行处理，将RGB特征变形，用于自适应地学习深度特征图； 在识别网络中，将得到的支持集融合特征送入子空间分类器中，求支持集中每一类中所有样本的特征均值；在子空间分类器中，用支持集样本特征减去所属类的特征均值，对支持集每一类样本得到一个新的样本表示集合；在子空间分类器中，对新的样本表示集合进行奇异值分解，得到得到子空间投影矩阵；将查询集样本特征送入子空间分类器，求查询样本特征到每个类别子空间的距离；利用softmax函数计算查询样本属于各个行为类别的概率；采用Grassmann流形以最大化不同子空间之间的距离。

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