动作识别方法以及基于动作骨骼点数据的动作识别方法技术

本说明书实施例提供动作识别方法，其中所述动作识别方法包括：确定目标对象的动作关键点数据；将所述动作关键点数据输入目标动作识别模型，获得所述目标对象的动作识别结果，其中，所述目标动作识别模型基于样本对象的动作关键点数据，以及所述动作关键点数据对应的动作描述数据训练获得，所述目标动作识别模型为机器学习模型。该方法基于样本对象的动作关键点数据，以及该动作关键点数据对应的动作描述数据训练获得目标动作识别模型，从而获得动作识别效果较优的目标动作识别模型；基于该目标动作识别模型对目标对象的动作关键点数据进行动作识别，提高了动作识别的准确率。提高了动作识别的准确率。提高了动作识别的准确率。

【技术实现步骤摘要】
动作识别方法以及基于动作骨骼点数据的动作识别方法


[0001]本说明书实施例涉及计算机
，特别涉及动作识别方法以及基于动作骨骼点数据的动作识别方法。

技术介绍

[0002]随着计算机技术的不断发展，基于人体关键点的动作识别在人机交互、运动分析、智能监控等领域有着广泛的应用，例如，在线动作教学、人机交互游戏等等。
[0003]现有技术实现动作识别的方式，一般是通过动作骨骼点数据进行模型训练，并基于训练后的模型进行动作识别，但是，现有技术在进行模型训练时，仅采用单一的动作骨骼点数据进行模型训练，并未考虑到其他动作数据对模型训练的增益效果，因此导致模型的动作识别效果较差，进一步降低了动作识别的准确率。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本说明书实施例提供了动作识别方法。本说明书一个或者多个实施例同时涉及动作识别装置、一种基于动作骨骼点数据的动作识别方法，一种基于动作骨骼点数据的动作识别装置，一种计算设备，一种计算机可读存储介质以及一种计算机程序，以解决现有技术中存在的技术缺陷。
[0005]根据本说明书实施例的第一方面，提供了一种动作识别方法，包括：
[0006]确定目标对象的动作关键点数据；
[0007]将所述动作关键点数据输入目标动作识别模型，获得所述目标对象的动作识别结果，其中，所述目标动作识别模型基于样本对象的动作关键点数据，以及所述动作关键点数据对应的动作描述数据训练获得，所述目标动作识别模型为机器学习模型。
[0008]根据本说明书实施例的第二方面，提供了一种动作识别装置，包括：
[0009]确定模块，被配置为确定目标对象的动作关键点数据；
[0010]识别模块，被配置为将所述动作关键点数据输入目标动作识别模型，获得所述目标对象的动作识别结果，其中，所述目标动作识别模型基于样本对象的动作关键点数据，以及所述动作关键点数据对应的动作描述数据训练获得，所述目标动作识别模型为机器学习模型。
[0011]根据本说明书实施例的第三方面，提供了一种基于动作骨骼点数据的动作识别方法，包括：
[0012]确定目标对象的动作骨骼点数据；
[0013]将所述动作骨骼点数据输入目标动作识别模型，获得所述目标对象的动作识别结果，其中，所述目标动作识别模型基于样本对象的动作骨骼点数据，以及所述动作骨骼点数据对应的动作描述数据训练获得，所述目标动作识别模型为机器学习模型。
[0014]根据本说明书实施例的第四方面，提供了一种基于动作骨骼点数据的动作识别装置，包括：
[0015]确定模块，被配置为确定目标对象的动作骨骼点数据；
[0016]识别模块，被配置为将所述动作骨骼点数据输入目标动作识别模型，获得所述目标对象的动作识别结果，其中，所述目标动作识别模型基于样本对象的动作骨骼点数据，以及所述动作骨骼点数据对应的动作描述数据训练获得，所述目标动作识别模型为机器学习模型。
[0017]根据本说明书实施例的第五方面，提供了一种动作识别方法，包括：
[0018]基于用户的调用请求为所述用户展示数据输入界面；
[0019]接收所述用户基于所述数据输入界面输入的、目标对象的动作骨骼点数据，将所述动作骨骼点数据输入目标动作识别模型，获得所述目标对象的动作识别结果，其中，所述目标动作识别模型基于样本对象的动作骨骼点数据，以及所述动作骨骼点数据对应的动作描述数据训练获得，所述目标动作识别模型为机器学习模型。
[0020]根据本说明书实施例的第六方面，提供了一种动作识别装置，包括：
[0021]展示模块，被配置为基于用户的调用请求为所述用户展示数据输入界面；
[0022]识别模块，被配置为接收所述用户基于所述数据输入界面输入的、目标对象的动作骨骼点数据，将所述动作骨骼点数据输入目标动作识别模型，获得所述目标对象的动作识别结果，其中，所述目标动作识别模型基于样本对象的动作骨骼点数据，以及所述动作骨骼点数据对应的动作描述数据训练获得，所述目标动作识别模型为机器学习模型。
[0023]根据本说明书实施例的第七方面，提供了一种动作识别方法，包括：
[0024]接收用户发送的调用请求，其中，所述调用请求中携带有目标对象的动作骨骼点数据；
[0025]将所述动作骨骼点数据输入目标动作识别模型，获得所述目标对象的动作识别结果，其中，所述目标动作识别模型基于样本对象的动作骨骼点数据，以及所述动作骨骼点数据对应的动作描述数据训练获得，所述目标动作识别模型为机器学习模型。
[0026]根据本说明书实施例的第八方面，提供了一种动作识别装置，包括：
[0027]接收模块，被配置为接收用户发送的调用请求，其中，所述调用请求中携带有目标对象的动作骨骼点数据；
[0028]识别模块，被配置为将所述动作骨骼点数据输入目标动作识别模型，获得所述目标对象的动作识别结果，其中，所述目标动作识别模型基于样本对象的动作骨骼点数据，以及所述动作骨骼点数据对应的动作描述数据训练获得，所述目标动作识别模型为机器学习模型。
[0029]根据本说明书实施例的第九方面，提供了一种增强现实AR、虚拟现实VR、混合现实MR或扩展现实XR设备，包括：
[0030]存储器和处理器；
[0031]所述存储器用于存储计算机可执行指令，所述处理器用于执行所述计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现上述动作识别方法，或者基于动作骨骼点数据的动作识别方法的步骤；和
[0032]渲染所述动作识别结果。
[0033]根据本说明书实施例的第十方面，提供了一种计算设备，包括：
[0034]存储器和处理器；
[0035]所述存储器用于存储计算机可执行指令，所述处理器用于执行所述计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现上述动作识别方法，或者基于动作骨骼点数据的动作识别方法的步骤。
[0036]根据本说明书实施例的第十一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机可执行指令，该指令被处理器执行时实现上述动作识别方法，或者基于动作骨骼点数据的动作识别方法的步骤。
[0037]根据本说明书实施例的第十二方面，提供了一种计算机程序，其中，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行上述动作识别方法，或者基于动作骨骼点数据的动作识别方法的步骤。
[0038]本说明书实施例提供一种动作识别方法，包括：确定目标对象的动作关键点数据；将所述动作关键点数据输入目标动作识别模型，获得所述目标对象的动作识别结果，其中，所述目标动作识别模型基于样本对象的动作关键点数据，以及所述动作关键点数据对应的动作描述数据训练获得，所述目标动作识别模型为机器学习模型。
[0039]具体的，该方法基于样本对象的动作关键点数据，以及该动作关键点数据对应的动作描述数据训练获得目标动作识别模型，充分考虑到其他动作数据对模型训练的增益效果，避免了采用单一数据进行模型训练所导致模本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种动作识别方法，包括：确定目标对象的动作关键点数据；将所述动作关键点数据输入目标动作识别模型，获得所述目标对象的动作识别结果，其中，所述目标动作识别模型基于样本对象的动作关键点数据，以及所述动作关键点数据对应的动作描述数据训练获得，所述目标动作识别模型为机器学习模型。2.根据权利要求1所述的动作识别方法，所述目标动作识别模型的训练步骤包括：将所述样本对象的动作关键点数据输入初始动作识别模型，获得所述动作关键点数据的初始动作识别结果，其中，所述动作关键点数据从包含所述动作关键点数据的图像数据或者视频数据中获得；将所述动作关键点数据对应的动作描述数据输入语言分析模型，获得所述动作关键点数据的关联动作识别结果；基于所述初始动作识别结果以及所述关联动作识别结果，对所述初始动作识别模型进行训练，获得目标动作识别模型。3.根据权利要求2所述的动作识别方法，所述基于所述初始动作识别结果以及所述关联动作识别结果，对所述初始动作识别模型进行训练，获得目标动作识别模型，包括：确定所述样本对象的动作关键点数据对应的样本标签；基于所述样本标签、所述初始动作识别结果以及所述关联动作识别结果，对所述初始动作识别模型的模型参数进行训练，获得目标动作识别模型。4.一种基于动作骨骼点数据的动作识别方法，包括：确定目标对象的动作骨骼点数据；将所述动作骨骼点数据输入目标动作识别模型，获得所述目标对象的动作识别结果，其中，所述目标动作识别模型基于样本对象的动作骨骼点数据，以及所述动作骨骼点数据对应的动作描述数据训练获得，所述目标动作识别模型为机器学习模型。5.根据权利要求4所述的基于动作骨骼点数据的动作识别方法，所述目标动作识别模型的训练步骤包括：将所述样本对象的动作骨骼点数据输入初始动作识别模型，获得所述动作骨骼点数据的初始动作识别结果；将所述动作骨骼点数据对应的动作描述数据输入语言分析模型，获得所述动作骨骼点数据的关联动作识别结果；基于所述初始动作识别结果以及所述关联动作识别结果，对所述初始动作识别模型进行训练，获得目标动作识别模型。6.根据权利要求5所述的基于动作骨骼点数据的动作识别方法，所述将所述动作骨骼点数据对应的动作描述数据输入语言分析模型，获得所述动作骨骼点数据的关联动作识别结果，包括：确定所述动作骨骼点数据对应的描述数据生成信息，并将所述描述数据生成信息输入语言生成模型，获得所述动作骨骼点数据对应的动作描述数据；将所述动作描述数据输入语言分析模型，获得所述动作骨骼点数据的关联动作识别结果。7.根据权利要求5所述的基于动作骨骼点数据的动作识别方法，所述将所述样本对象
的动作骨骼点数据输入初始动作识别模型，获得所述动作骨骼点数据的初始动作识别结果，包括：确定样本对象的动作骨骼点数据，并对所述动作骨骼点数据进行切分，获得至少两个局部动作骨骼点数据；将所述至少两个局部动作骨骼点数据输入动作识别模型，获得所述至少两个局部动作骨骼点数据中每个局部动作骨骼点数据的初始动作识别结果。8.根据权利要求7所述的基于动作骨骼点数据的动作识别方法，所述将所述动作骨骼点数据对应的动作描述数据输入语言分析模型，获得所述动作骨骼点数据的关联动作识别结果，包括：确定所...

【专利技术属性】
技术研发人员：项王盟，李超，汪彪，
申请(专利权)人：阿里巴巴中国有限公司，
类型：发明
国别省市：