买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉电子科技大学(深圳)高等研究院;电子科技大学申请的专利黎曼流形上的记忆增强动作识别方法及系统、存储介质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：CN120220252B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510699609.0，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权黎曼流形上的记忆增强动作识别方法及系统、存储介质是由张彦如;王鹏;王岩;刘旻昊;杨涵;段立新设计研发完成，并于2025-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本黎曼流形上的记忆增强动作识别方法及系统、存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种黎曼流形上的记忆增强动作识别方法及系统、存储介质，所述方法包括：步骤1：采集人体动作数据，表示为三阶张量；步骤2：沿三个模态展开得到三个对应矩阵；步骤3：采用人类短期记忆机制计算得到记忆增强的权重矩阵；步骤4：通过主成分分析方法将权重矩阵分解获取带权重的基底向量；步骤5：重组并行归一化映射至单位超球面，保留角度关系；步骤6：通过蒙特卡洛马尔科夫算法学习模态权重参数，计算超球面上点之间的几何差异；步骤7：采用K近邻分类器进行人体动作分类。本发明有效解决了复杂场景下的时间信息损失问题，适用于医疗健康、虚拟现实、体育训练等多种应用场景。

本发明授权黎曼流形上的记忆增强动作识别方法及系统、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种黎曼流形上的记忆增强动作识别方法，其特征在于，包括： 步骤1：采集人体动作数据，根据所述数据的一阶差分信息对所述数据进行处理，将所述数据表示为三阶张量Xi； 步骤2：将所述三阶张量Xi展开得到三个矩阵，每个矩阵对应一个不同的子空间； 步骤3：采用人类短期记忆机制计算得到对应的记忆增强的权重矩阵； 步骤4：通过主成分分析方法将所述权重矩阵分解，分解得到带有权重的基底向量； 步骤5：将所述基底向量重组为矩阵，并对矩阵每一行向量进行归一化，使其映射到单位超球面上，其中，矩阵的每一行向量对应球面上的一个点； 步骤6：使用蒙特卡洛马尔可夫链算法学习最优模态权重参数，计算超球面上点之间的角度距离，获得样本间的几何差异； 步骤7：采用K近邻分类器，根据几何差异进行人体动作分类，输出分类结果； 步骤6中，几何差异的计算包括： 首先计算两个归一化的模式矩阵和间的标准角距离： ； 其中θl通过计算可得，表示矩阵的奇异值，然后使用蒙特卡洛马尔可夫链算法学习最优的模态权重参数wj，汇总所有张量模式的几何关系： ； 所述蒙特卡洛马尔可夫链算法包括以下步骤： （1）初始化权重参数wj； （2）对于每次迭代t=1到T： a从提案分布中生成候选权重：； b）计算接受概率 ； 其中表示后验概率分布； c）生成均匀随机数； d）若满足条件则接受提案，更新；否则保留原值：； （3）返回优化后的权重参数。

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电子科技大学(深圳)高等研究院;电子科技大学，其通讯地址为：518000 广东省深圳市龙华区观澜街道新澜社区观光路1301-78号银星智界二期2号楼；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”。