WO2023147775 - METHODS, SYSTEMS, AND MEDIA FOR IDENTIFYING HUMAN COACTIVITY IN IMAGES AND VIDEOS USING NEURAL NETWORKS
National phase entry:
Publication Number
WO/2023/147775
Publication Date
10.08.2023
International Application No.
PCT/CN2023/074505
International Filing Date
06.02.2023
Title **
[English]
METHODS, SYSTEMS, AND MEDIA FOR IDENTIFYING HUMAN COACTIVITY IN IMAGES AND VIDEOS USING NEURAL NETWORKS
[French]
PROCÉDÉS, SYSTÈMES ET SUPPORTS POUR IDENTIFIER UNE COACTIVITÉ HUMAINE DANS DES IMAGES ET DES VIDÉOS À L'AIDE DE RÉSEAUX NEURONAUX
Applicants **
HUAWEI TECHNOLOGIES CO., LTD.
Huawei Administration Building, Bantian, Longgang District
Shenzhen, Guangdong 518129, CN
Inventors
AHMED, Walid Mohamed Aly
3079 Turbine Crescent, Mississauga
Ontario L5M 6X1, CA
Priority Data
17/665,458
04.02.2022
US
Application details
| Total Number of Claims/PCT | * |
| Number of Independent Claims | * |
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| Number of Multi-Dependent Claims | * |
| Number of Drawings | * |
| Pages for Publication | * |
| Number of Pages with Drawings | * |
| Pages of Specification | * |
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International Searching Authority |
CNIPA
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| Applicant's Legal Status |
Legal Entity
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| Entry into National Phase under |
Chapter I
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| Translation |
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Recalculate
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Quotation for National Phase entry
| Country | Stages | Total | |
|---|---|---|---|
| China | Filing | 1365 | |
| EPO | Filing, Examination | 9080 | |
| Japan | Filing | 591 | |
| South Korea | Filing | 575 | |
| USA | Filing, Examination | 2710 |
Total: 14321 USD
The term for entry into the National Phase has expired. This quotation is for informational purposes only
Abstract[English]
Methods, systems and processor-readable media for classifying human coactivity performed jointly by two humans shown in an image or a sequence of frames of a video. A 2D convolutional neural network is used to identify key points on the human body, such as human body joints, visible within the image or within each frame, for each of the two people performing the coactivity. An encoded representation of the key points is created for each image or frame, the encoded representation being based on distances between the key points of the first person and key points of the second person. The encoded representation for the image, or a concatenated volume of the encoded representations of the frames, is processed by a fully-connected neural network trained to classify the coactivity.[French]
L'invention concerne des procédés, des systèmes et des supports lisibles par processeur pour classifier une coactivité humaine effectuée conjointement par deux êtres humains représentés dans une image ou une séquence de trames d'une vidéo. Un réseau neuronal convolutif 2D est utilisé pour identifier des points clés sur le corps humain, tels que des articulations du corps humain, visibles dans l'image ou dans chaque trame, pour chacune des deux personnes effectuant la coactivité. Une représentation codée des points clés est créée pour chaque image ou trame, la représentation codée étant basée sur des distances entre les points clés de la première personne et des points clés de la seconde personne. La représentation codée pour l'image, ou un volume concaténé des représentations codées des trames, est traitée par un réseau neuronal entièrement connecté entraîné pour classifier la coactivité.