[发明专利]一种动作识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质

说明书

本公开实施例公开了一种动作识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质。该方法包括：对待识别的视频序列中的每帧图像的特征图进行空间编码，得到每帧图像的动作主体特征向量；对每帧图像的动作主体特征向量进行时序关联，得到每帧图像的动作主体时序特征向量；依据动作主体时序特征向量，对每帧图像的特征图进行特征增强，得到每帧图像的动作增强特征图；对视频序列包含的图像中的每帧图像的动作增强特征图进行动作识别，得到视频序列的动作识别结果。通过本公开，能够提高动作识别的准确度。

技术领域

本公开涉及人工智能领域中的计算机视觉技术，尤其涉及一种动作识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

动作识别是指利用计算机视觉技术对视频画面中的人物的动作进行识别与理解的过程，其可以广泛应用于虚拟现实交互、视频语义理解等应用中。动作识别可以借助于深度学习技术来实现，例如，通过卷积神经网络结合时序关联感知的方式，来实现动作识别。然而相关技术中，在动作识别，特别是时序关联感知时会引入大量的背景信息，使得时序关联感知的准确度较低，最终使得动作识别的准确度较低。

发明内容

本公开实施例提供一种动作识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质，能够提高动作识别的准确度。

本公开实施例的技术方案是这样实现的：

本公开实施例提供一种动作识别方法，包括：

对待识别的视频序列中的每帧图像的特征图进行空间编码，得到所述每帧图像的动作主体特征向量；

对所述每帧图像的所述动作主体特征向量进行时序关联，得到所述每帧图像的动作主体时序特征向量；

依据所述动作主体时序特征向量，对所述每帧图像的所述特征图进行特征增强，得到所述每帧图像的动作增强特征图；

对所述视频序列包含的图像中的每帧图像的动作增强特征图进行动作识别，得到所述视频序列的动作识别结果。

本公开实施例提供一种动作识别装置，包括：

动作编码模块，用于对待识别的视频序列中的每帧图像的特征图进行空间编码，得到所述每帧图像的动作主体特征向量；

时序关联模块，用于对所述每帧图像的所述动作主体特征向量进行时序关联，得到所述每帧图像的所述动作主体时序特征向量；

特征增强模块，用于依据所述动作主体时序特征向量，对所述每帧图像的所述特征图进行特征增强，得到所述每帧图像的动作增强特征图；

动作识别模块，用于对所述视频序列包含的图像中的每帧图像的动作增强特征图进行动作识别，得到所述视频序列的动作识别结果。

本公开实施例提供一种动作识别设备，包括：

存储器，用于存储可执行动作识别指令；

处理器，用于执行所述存储器中存储的可执行动作识别指令时，实现上述的动作识别方法。

本公开实施例提供一种计算机可读存储介质，存储有可执行动作识别指令，用于引起处理器执行时，实现上述的动作识别方法。

本公开实施例提供的动作识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质，采用本技术方案，会先对待识别的视频序列中的每帧图像的特征图先进行空间编码，得到能够定位出特征图中发生了动作的区域的动作主体特征向量，然后再将每帧图像的动作主体特征向量在时序上进行关联，得到能够对动作相关区域的在时序上的变化进行描述的动作主体时序特征向量，减少了在时序关联感知时对于背景信息的关注程度，接着利用动作主体时序特征向量，对特征图进行特征增强，以将动作识别的注意力聚焦在发生了动作的区域，提高动作识别的准确度。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，而非限制本公开。