摘要
本发明公开了一种黎曼流形上的记忆增强动作识别方法及系统、存储介质，所述方法包括：步骤1：采集人体动作数据，表示为三阶张量；步骤2：沿三个模态展开得到三个对应矩阵；步骤3：采用人类短期记忆机制计算得到记忆增强的权重矩阵；步骤4：通过主成分分析方法将权重矩阵分解获取带权重的基底向量；步骤5：重组并行归一化映射至单位超球面，保留角度关系；步骤6：通过蒙特卡洛马尔科夫算法学习模态权重参数，计算超球面上点之间的几何差异；步骤7：采用K近邻分类器进行人体动作分类。本发明有效解决了复杂场景下的时间信息损失问题，适用于医疗健康、虚拟现实、体育训练等多种应用场景。
