基于机器学习的人体行为识别方法

本发明提供一种基于机器学习的人体行为识别方法，涉及人体行为识别技术领域，该方法包括：获取目标视频数据，收集包含不同人体行为的视频数据以及对应的行为类别作为历史数据；分别对目标视频数据和历史数据进行预处理，得到目标数据和训练数据；构建基于小龙虾优化算法优化的LSTM网络模型，并输入训练数据进行训练，得到最优行为识别模型；将目标数据输入到最优识别模型中，得到行为类别。本发明通过构建基于小龙虾优化算法优化的LSTM网络模型并输入训练数据进行训练，得到最优识别模型，对目标视频数据进行特征提取，通过逆加权的方式获得全局特征表示，全面地反映视频中的行为信息，提升最优行为识别模型的准确性和可靠性。