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本发明公开了一种基于夏普利值引导数据混合的长尾骨架动作识别方法，属于动作识别领域和长尾学习领域。本发明通过夏普利值计算人体骨架数据中不同关节部位的显著性，裁剪尾部类别的显著性运动区域，进行数据混合增强。本发明解决了长尾分布下骨架动作识别准确...
该专利属于北京大学所有，仅供学习研究参考，未经过北京大学授权不得商用。

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