[发明专利]动作识别方法以及基于动作骨骼点数据的动作识别方法在审
申请号: | 202210952394.5 | 申请日: | 2022-08-09 |
公开(公告)号: | CN115410268A | 公开(公告)日: | 2022-11-29 |
发明(设计)人: | 项王盟;李超;汪彪 | 申请(专利权)人: | 阿里巴巴(中国)有限公司 |
主分类号: | G06V40/20 | 分类号: | G06V40/20;G06V40/16;G06V10/774;G06V10/82 |
代理公司: | 北京智信禾专利代理有限公司 11637 | 代理人: | 李晓庆 |
地址: | 311121 浙江省杭州市余杭*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 动作 识别 方法 以及 基于 骨骼 数据 | ||
本说明书实施例提供动作识别方法,其中所述动作识别方法包括:确定目标对象的动作关键点数据;将所述动作关键点数据输入目标动作识别模型,获得所述目标对象的动作识别结果,其中,所述目标动作识别模型基于样本对象的动作关键点数据,以及所述动作关键点数据对应的动作描述数据训练获得,所述目标动作识别模型为机器学习模型。该方法基于样本对象的动作关键点数据,以及该动作关键点数据对应的动作描述数据训练获得目标动作识别模型,从而获得动作识别效果较优的目标动作识别模型;基于该目标动作识别模型对目标对象的动作关键点数据进行动作识别,提高了动作识别的准确率。
技术领域
本说明书实施例涉及计算机技术领域,特别涉及动作识别方法以及基于动作骨骼点数据的动作识别方法。
背景技术
随着计算机技术的不断发展,基于人体关键点的动作识别在人机交互、运动分析、智能监控等领域有着广泛的应用,例如,在线动作教学、人机交互游戏等等。
现有技术实现动作识别的方式,一般是通过动作骨骼点数据进行模型训练,并基于训练后的模型进行动作识别,但是,现有技术在进行模型训练时,仅采用单一的动作骨骼点数据进行模型训练,并未考虑到其他动作数据对模型训练的增益效果,因此导致模型的动作识别效果较差,进一步降低了动作识别的准确率。
发明内容
有鉴于此,本说明书实施例提供了动作识别方法。本说明书一个或者多个实施例同时涉及动作识别装置、一种基于动作骨骼点数据的动作识别方法,一种基于动作骨骼点数据的动作识别装置,一种计算设备,一种计算机可读存储介质以及一种计算机程序,以解决现有技术中存在的技术缺陷。
根据本说明书实施例的第一方面,提供了一种动作识别方法,包括:
确定目标对象的动作关键点数据;
将所述动作关键点数据输入目标动作识别模型,获得所述目标对象的动作识别结果,其中,所述目标动作识别模型基于样本对象的动作关键点数据,以及所述动作关键点数据对应的动作描述数据训练获得,所述目标动作识别模型为机器学习模型。
根据本说明书实施例的第二方面,提供了一种动作识别装置,包括:
确定模块,被配置为确定目标对象的动作关键点数据;
识别模块,被配置为将所述动作关键点数据输入目标动作识别模型,获得所述目标对象的动作识别结果,其中,所述目标动作识别模型基于样本对象的动作关键点数据,以及所述动作关键点数据对应的动作描述数据训练获得,所述目标动作识别模型为机器学习模型。
根据本说明书实施例的第三方面,提供了一种基于动作骨骼点数据的动作识别方法,包括:
确定目标对象的动作骨骼点数据;
将所述动作骨骼点数据输入目标动作识别模型,获得所述目标对象的动作识别结果,其中,所述目标动作识别模型基于样本对象的动作骨骼点数据,以及所述动作骨骼点数据对应的动作描述数据训练获得,所述目标动作识别模型为机器学习模型。
根据本说明书实施例的第四方面,提供了一种基于动作骨骼点数据的动作识别装置,包括:
确定模块,被配置为确定目标对象的动作骨骼点数据;
识别模块,被配置为将所述动作骨骼点数据输入目标动作识别模型,获得所述目标对象的动作识别结果,其中,所述目标动作识别模型基于样本对象的动作骨骼点数据,以及所述动作骨骼点数据对应的动作描述数据训练获得,所述目标动作识别模型为机器学习模型。
根据本说明书实施例的第五方面,提供了一种动作识别方法,包括:
基于用户的调用请求为所述用户展示数据输入界面;
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