一种基于静态图像的行为识别方法

摘要

本发明公开一种基于静态图像的行为识别方法，包括如下步骤：获取待识别图像，对待识别图像中的目标信息进行标注，得到第一标注信息；将待识别图像与第一标注信息输入至行为识别模型；基于CBOW模型对第一标注信息进行识别，得到第一行为预测概率分布；基于DenseNet模型对待识别图像进行识别，得到第二行为预测概率分布；将第一行为预测概率分布与第二行为预测概率分布中相同的行为信息对应的概率值进行加权，选取最大概率值所对应的行为信息作为识别结果并输出。结合行为要素共现信息作为辅助的深度学习框架来进行静态图像行为识别，实现对图像中行为的有效识别，提高静态图像行为识别的准确性，满足应用中的基本需求。