[發明專利]注意力檢測方法、裝置及存儲介質

在審

• 申請號: 202211036063.3
• 申請日: 2022-08-27
• 公開（公告）號: CN115457433A
• 公開（公告）日: 2022-12-09
• 發明（設計）人: 趙煜;杜卓倫;葉軍濤;劉孟飛;陳輝
• 申請（專利權）人: 華為技術有限公司
• 主分類號: G06V20/40
• 分類號: G06V20/40;G06V20/52;G06V40/20;G06V10/40;G06V10/80;G06V10/84;G06V10/82;G06V10/764;G06N3/08;G06Q50/20
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 易浩球

1.一種注意力檢測方法，其特征在于，包括：

獲取目標的動作視頻；

根據所述動作視頻檢測出所述目標的至少一個第一高階行為特征向量，所述第一高階行為特征向量表征包含語義信息的行為動作特征；

根據所述至少一個第一高階行為特征向量得到所述目標的注意力值。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

根據所述動作視頻檢測出所述目標的低階行為特征向量；

所述根據所述至少一個第一高階行為特征向量預測得到所述目標的注意力值，包括：

將所述至少一個第一高階行為特征向量和所述低階行為特征向量進行融合處理，以得到融合后的行為特征向量；

根據所述融合后的行為特征向量得到所述目標的注意力值。

3.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根據所述動作視頻檢測出所述目標的至少一個第一高階行為特征向量，包括：

根據所述動作視頻得到至少一個第二高階行為特征向量；

根據所述至少一個第二高階行為特征向量和預設數值向量得到至少一個第一高階表征向量，所述至少一個第一高階表征向量與所述至少一個第二高階行為特征向量對應，所述預設數值向量表征所述至少一個第一高階行為特征向量中任意兩個第一高階行為特征向量之間的相關性；

根據所述至少一個第一高階表征向量預測得到所述至少一個第一高階行為特征向量。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述預設數值向量是通過如下方式進行訓練得到的：

根據多個動作視頻樣本得到至少一個第二高階行為特征向量；

根據所述至少一個第二高階行為特征向量與初始的數值向量的乘積得到至少一個第一高階表征向量；

根據所述至少一個第一高階表征向量預測得到至少一個第一高階行為特征預測值；

根據所述至少一個第一高階行為特征預測值獲取損失值，若所述損失值未達到預設條件，調整所述初始的數值向量，并重復執行上述步驟，直到達到所述預設條件，將達到所述預設條件時的數值向量作為所述預設數值向量，其中，所述損失值對應的損失函數是根據所述至少一個第一高階行為特征預測值和所述多個動作視頻樣本中的第一高階行為特征標注值構建的。

5.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述預設數值向量是通過如下方式進行訓練得到的：

獲取多個動作視頻樣本標注值，并根據所述多個動作視頻樣本標注值和初始的數值向量的乘積得到至少一個第一高階表征向量；

根據所述至少一個第一高階表征向量預測得到至少一個第一高階行為特征預測值；

根據所述至少一個第一高階行為特征預測值獲取損失值，若所述損失值未達到預設條件，調整所述初始的數值向量，并重復執行上述步驟，直到達到所述預設條件，將達到所述預設條件時的數值向量作為所述預設數值向量，其中，所述損失值對應的損失函數是根據所述至少一個第一高階行為特征預測值和所述多個動作視頻樣本標注值構建的。

6.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根據所述動作視頻檢測出所述目標的至少一個第一高階行為特征向量，包括：

根據所述動作視頻得到第二高階表征向量，所述第二高階表征向量表征至少一個包含語義信息的行為動作特征；

根據所述第二高階表征向量預測得到所述至少一個第一高階行為特征向量。

7.根據權利要求1至6任一項所述的方法，其特征在于，所述目標的注意力值的概率分布為注意力在所述至少一個第一高階行為特征向量的聯合概率分布上的期望，其中，所述目標的注意力值為所述概率分布最大時對應的注意力值。

8.根據權利要求1至7任一項所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

根據所述至少一個第一高階行為特征向量得到所述目標的至少一個高階行為。