基于时空G-T的双流动作识别系统及方法

本发明涉及图像识别技术领域，具体涉及基于时空G‑T的双流动作识别系统及方法，包括输入特征图数据，基于空间自适应空间图卷积网络模块训练，得到训练数据；使用时间卷积网络模块提取特征，作出类别预测，得到第一分数；利用空间变换器模块提取身体所有节点的查询向量、索引向量和值向量；时间变换器模块提取单个节点所有帧的查询向量、索引向量和值向量；将空间变换器模块输出作为时间变换器模块输入，提取特征，做出类别的预测，得到第二分数；将第一分数和第二分数相加，得到融合分数，预测动作标签，该方法通过信息融合，它们可以相互学习特征信息，通过最大化两类动作表征之间的相互信息来丰富动作特征，提高准确率。