基于类平衡时空联邦特征学习的骨骼动作识别方法及相关装置

本申请公开了一种基于类平衡时空联邦特征学习的骨骼动作识别方法及相关装置，涉及计算机视觉技术领域，该方法包括对输入的骨架视频执行：通过全局特征提取器提取基准特征作为锚点，基于本地更新的特征提取器生成对比特征；联合交叉熵损失与对比对齐损失，增强同类特征紧密度及异类区分度；计算并更新包含时空特性的本地原型、软标签及真实运动特征梯度；上传至服务器进行聚合，生成全局模型、全局原型、全局软标签及梯度；对全局原型注入高斯噪声，生成时空联邦特征；基于时空联邦特征联合交叉熵损失与全局软标签知识损失重新训练去偏分类器，生成优化后的动作识别模型。本申请能够实现对骨架视频的准确动作识别，同时提高模型的泛化能力和鲁棒性。