【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像和视频处理以及计算机视觉，特别是一种基于时序动态适应和层级对比的动作评估方法。
技术介绍
1、近年来，随着人工智能和计算机视觉技术的快速发展，如何将这些前沿技术运用到实际场景中，一直广受研究者们关注。利用机器自动评估人体动作是一项具有高应用价值和丰富应用场景的研究方向，然而很多细化专用场景下，人体的动作差异十分细微，类内鉴别性很差，极大限制了网络模型的分析效果。如何有效挖掘细粒度动作变化已成为人体动作识别与评估分析的研究重点和挑战之一。
2、尽管一些方法致力于研究分割优化出细粒度场景特征，但现有的方法仅局限于对动作视频的全局特征进行分析。虽然全局特征能够提供人体整体的动作变化，但无法充分捕捉动作序列中每个时间步的细微变化和局部细节信息，特别是在具有高度一致的动作类型的视频中，人体间的差异往往存在于小部分的子动作序列的时序变和局部空间的动作细节。这就需要关注动作的时序关系和局部细节变化。而动作视频中蕴含了丰富的多层级特征信息，如全局、局部、时间、空间等多维度，包含低级的初步动作和高级的动作类别等不同层级的特征...
【技术保护点】
1.一种基于时序动态适应和层级对比的动作评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于时序动态适应和层级对比的动作评估方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于时序动态适应和层级对比的动作评估方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于时序动态适应和层级对比的动作评估方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于时序动态适应和层级对比的动作评估方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括以下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种基于时序动态适应和层级对比的动作评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于时序动态适应和层级对比的动作评估方法，其特征在于，所述步骤s1具体包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于时序动态适应和层级对比的动作评估方法，其特...
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