[发明专利]人体行为识别方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本申请实施例提供了一种人体行为识别方法、装置、计算机设备及存储介质，属于计算机视觉技术领域。该方法包括：获取待识别行为序列；获取模板行为序列；根据预设的对角矩阵和初始待识别列向量进行对齐计算，以得到目标对齐行为序列；根据模板行为序列和目标对齐序列进行相似度计算，得到序列相似度；根据序列相似度确定目标对象的行为识别结果。本申请实施例先通过对角矩阵将待识别行为序列转换成与模板行为序列对齐的目标对齐行为序列，再根据目标对齐序列与模板行为序列的序列相似度确定目标对象的行为识别结果。由于本申请实施例在序列匹配之前，先进行对齐操作，能够提高行为识别的准确率。

技术领域

本申请涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种人体行为识别方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

随着移动互联网的发展，视频得到了广泛的应用，基于视频内容的各种需求也越来越多。同时，随着人工智能的发展，能够对视频进行分析的技术也越来越成熟，当前已经有很多人体关键点的检测技术，但是仅仅有关键点还不足以产生满足市场需求的应用，因此又出现了对人体行为识别的需求。当前已经有一些基于深度学习的识别方案，但这些方案都还不够成熟，主要表现在识别性能上，即人体行为识别的准确率较低。因此，如何提供一种人体行为识别方法，能够提高人体行为识别的准确率，成为了亟待解决的技术问题。

发明内容

本申请实施例的主要目的在于提出一种人体行为识别方法、装置、计算机设备及存储介质，能够提高人体行为识别的准确率。

为实现上述目的，本申请实施例的第一方面提出了一种人体行为识别方法，所述方法包括：

获取待识别行为序列，所述待识别行为序列至少包括一个目标对象的初始待识别列向量；所述初始待识别列向量用于表征目标对象的骨骼关键点；

获取模板行为序列，所述模板行为序列至少包括一个模板对象的模板列向量；所述模板列向量用于表征模板对象的骨骼关键点；

根据预设的对角矩阵和所述初始待识别列向量进行对齐计算，以得到目标对齐行为序列；其中，所述目标对齐行为序列包括：目标行为列向量；

对所述模板行为序列的每一所述模板列向量和所述目标对齐行为序列中每一所述目标行为列向量进行相似度计算，得到序列相似度；所述序列相似度用于表征所述目标对象的骨骼关键点与所述模板对象的骨骼关键点的相似度；

根据所述序列相似度确定所述目标对象的行为识别结果。

在一些实施例，在所述根据预设的对角矩阵和所述初始待识别列向量进行计算，以得到目标对齐行为序列之后，所述方法还包括：

对所述目标对齐行为序列进行更新，得到更新后的目标对齐行为序列，具体包括：

根据所述目标行为列向量和所述模板列向量进行差值计算，得到第一向量相差值；

根据所述第一向量相差值对所述对角矩阵进行更新，直至所述第一向量相差值收敛，得到目标对角矩阵；

根据所述目标对角矩阵对所述目标行为列向量进行对齐计算，得到更新后的目标对齐行为序列。

在一些实施例，所述根据预设的对角矩阵和所述初始待识别列向量进行对齐计算，以得到目标对齐行为序列，包括：

根据所述对角矩阵和所述初始待识别列向量进行相乘计算，得到初步对齐行为序列；其中，所述初步对齐行为序列包括至少一个初步对齐列向量，并确定每一所述初步对齐列向量的初步对齐列号；

通过预设的列号匹配函数对所述初步对齐列号进行计算，以得到匹配列号；

根据所述匹配列号对所述模板行为序列进行筛选处理，得到匹配模板列向量；

根据所述初步对齐列向量和所述匹配模板列向量进行差值计算，得到第二向量相差值；