一种基于自适应滑动窗口多头自注意力的行为识别方法及系统

本发明涉及一种基于自适应滑动窗口多头自注意力的行为识别方法及系统，包括：将人体行为视频数据集的训练集预处理后输入到神经网络模型中进行训练，将测试集预处理后输入到训练好的神经网络模型中进行行为检测，获得神经网络模型检测准确率；将待识别的人体行为视频数据输入至测试后的神经网络模型进行行为识别。本发明能够捕捉视频中的长时间依赖和全局特征，使得提取的特征更加全面，可以有效的应对卷积神经网络的感受野有限，难以捕捉视频中长时间段的依赖关系问题，大幅提升各类行为识别的准确率。