基于自适应时空纠缠的视频行为识别方法、系统、设备

摘要

本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种基于自适应时空纠缠的视频行为识别方法、系统、设备，旨在解决现有的行为识别方法未注意到时空线索对不同动作类的差异化影响，导致行为类别识别鲁棒性较差的问题。本方法包括从输入视频流中获取待行为识别的图像，作为输入图像；通过训练好的行为识别模型获取所述输入图像的行为类别；其中，所述行为识别模型基于卷积神经网络构建。本发明提高了行为类别识别的鲁棒性。