[发明专利]一种自监督学习与骨骼信息的行为识别方法

摘要

本发明公开了一种自监督学习与骨骼信息的行为识别方法，涉及计算机视觉技术领域。方法包括以下步骤：S1、构建可配置的深度模型；S2、在网络预训练阶段，根据预设的光流预测任务获取预训练样本；其中，预训练样本包括骨骼视频以及机器自动生成的光流预测任务的标签；利用预训练样本对变换网络进行训练，获取变换器网络的初始参数θ′；S3、在网络微调阶段，根据初始参数θ′对变换器网络进行初始化，结合初始化后的变换器网络与进行随机初始化的微调分类网络，构建微调深度模型；S4、将待识别的骨骼视频输入训练完成的微调深度模型中，由微调分类网络输出分类预测结果。本发明在保证较高精度的前提下，实现了效果、鲁棒性和泛化性更好的人体行为识别。