【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及动作识别，尤其涉及一种基于多角度下的表演动作识别方法、系统、设备及介质。
技术介绍
1、传统的动作识别视频系统通常包括视频采集、预处理、动作检测、特征提取、分类与识别以及后处理等步骤。然而，这些方法在处理多人同时表演的套路动作时面临更为复杂的挑战，可能导致对表演者部位动作的遗漏。
2、这些遗漏可能由于以下原因引起：表演者动作不标准时，与模型训练时使用的标准动作存在较大差异，可能导致模型难以正确识别。摄像机安装问题涉及位置和角度，可能导致动作部位被遮挡或拍摄的角度不佳，使模型难以准确提取动作信息。光照不足或背景复杂可能导致图像质量下降，进而影响模型性能。
3、随之而来的模型泛化问题可能使在模型训练过程中不能很好地适应新的表演者、场景或动作变化，导致对新条件无法进行准确识别。为了满足实时性要求，系统可能采用较短的时间窗口进行动作识别，但是又会出现对较长或复杂的动作无法完整捕捉。因此，这些因素可能共同导致对表演者部位动作的遗漏。
技术实现思路
1、本部分的目...
【技术保护点】
1.一种基于多角度下的表演动作识别方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于多角度下的表演动作识别方法，其特征在于，根据所述表演图像得到人体部位的关键点坐标，包括：
3.如权利要求2所述的基于多角度下的表演动作识别方法，其特征在于，得到每个人体部位的动作点坐标，包括：
4.如权利要求3所述的基于多角度下的表演动作识别方法，其特征在于，将表演动作作为数据集输入至分类模型前，需要提前将表演的动作名称作为关键字，并通过自然语言处理技术，提取出表演动作中包含的表演项目，通过表演项目设定参考表演动作，用以标记实际表演动作。
<...【技术特征摘要】
1.一种基于多角度下的表演动作识别方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于多角度下的表演动作识别方法，其特征在于，根据所述表演图像得到人体部位的关键点坐标，包括：
3.如权利要求2所述的基于多角度下的表演动作识别方法，其特征在于，得到每个人体部位的动作点坐标，包括：
4.如权利要求3所述的基于多角度下的表演动作识别方法，其特征在于，将表演动作作为数据集输入至分类模型前，需要提前将表演的动作名称作为关键字，并通过自然语言处理技术，提取出表演动作中包含的表演项目，通过表演项目设定参考表演动作，用以标记实际表演动作。
5.如权利要求1所述的基于多角度下的表演动作识别方法，其特征在于，利用动作的周期性特征，确定采样间隔，捕捉表演图像中分类图像的关键帧，包括：
6.如权利要求1所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：容为，王胤哲，宋益善，綦羽，邱少健，谢旅毅，
申请(专利权)人：华南农业大学，
类型：发明
国别省市：
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