一种基于卷积神经网络的实时动态动作识别方法及装置

本申请涉及扩展现实领域，提供了一种基于卷积神经网络的实时动态动作识别方法及装置，方法包括：获取预设时间窗口内用户参与目标动作的部位的多组动作数据，每组动作数据包括预设关键点的三维信息；将所述多组动作数据输入至预设的三维卷积神经网络中，以由所述三维卷积神经网络根据所述多组动作数据提取所述预设关键点在三维空间移动的时空特征，并基于提取出的时空特征确定动作识别结果。本申请能够排除非必要信息的干扰，不受用户操作部位在视频画面中所占范围及出现位置的限制，可以不损失观察范围的情况下，尽可能少的占用计算资源，从而实现对动态动作的识别。