用于训练对用户进行动作识别的2D卷积神经网络的方法

本公开的各实施例的目的是提供一种用于训练对用户进行动作识别的2D卷积神经网络的方法、计算机程序产品和计算机程序存储介质。其中，计算机设备获取动作图像样本集，将所述样本图像序列输入到2D卷积神经网络中，以对其进行动作识别的训练。本公开实施例中的特征提取过程完全是全自动的，不需要人工参与，动作识别模型学习出的特征具有更好的泛化性能，从原始视频帧输入到关键点的动作分类是端到端的过程，算法简单涉及环节少，通过在中间增加了通道维度和前后特征序列维度，参数分类的特征更加丰富，维度更多，因此最终动作识别的效果更好，精确度更高。