摘要
本申请涉及一种基于骨架与知识图谱对比学习的动作识别方法,通过大语言模型得到先验知识,其进一步被知识图谱编码器转化为用于对比学习的特征向量;同时构建实例库和特征库用于双分支对比学习;而后将时空通道自适应特征融合模块插入到骨架编码器的内部,以丰富特征库中的特征表达;通过骨架编码器和时空通道骨架编码器获得动作的特征信息,通过知识图谱编码器获得标准学习模板;最终在实例库和特征库中拉近正例推远负例来规范特征学习。本申请利用先验知识构造知识图谱作为模板来规范特征的学习,提升了模型对相似动作的判别能力,进一步提高了动作识别精度。