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龙图腾网恭喜江苏大学申请的专利一种分阶段注意时序对齐的少样本动作识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114519893B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210085490.4，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种分阶段注意时序对齐的少样本动作识别方法是由赵逸飞;詹永照设计研发完成，并于2022-01-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种分阶段注意时序对齐的少样本动作识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种分阶段注意时序对齐的少样本动作识别方法，通过分阶段的注意力机制更精确地实现视频片段的时序对齐，使位于不同阶段的多注意力模块能够集中注意到视频不同阶段的特定特征，避免了视频阶段级别的时序错配，克服现有单一注意力模块时序对齐的范围过于宽泛的问题，保证了对齐后的视频片段对间具有阶段时序先于偏序关系，从而更合理、准确地获取利用视频中动作的时序信息；通过剔除相似度过低的视频片段特征对，以降低非动作片段的干扰，学习更有效的动作时序片段特征，从而提高了少样本动作识别的准确率。

本发明授权一种分阶段注意时序对齐的少样本动作识别方法在权利要求书中公布了：1.一种分阶段注意时序对齐的少样本动作识别方法，其特征在于：将动作查询视频平均划分为m个阶段、动作样本视频平均划分为m+1个阶段，对每个阶段分别采用注意力模块进行时序对齐，使得动作查询视频中第i阶段的各视频片段特征与动作样本视频中的第i、i+1阶段中的各视频片段特征进行对齐；对齐后的动作样本视频片段特征和动作查询视频片段特征按序配对并计算相似度，仅保留相似度Topn的片段对，作为度量学习的动作视频特征；第i阶段动作查询视频特征和动作样本视频相关片段特征的对齐注意力权重矩阵表示为：Ai＝softmaxSiWi+bQiT，i∈1,m其中：是由之间的动作样本视频片段特征组成的矩阵，是由之间的动作查询视频片段特征组成的矩阵，对齐注意力权重矩阵Wi为注意力模块的网络参数，b为偏置项，N为动作样本视频片段数量，M为动作查询视频片段数量，d为每个视频片段特征的长度，R为实数域；所述对齐注意力权重矩阵的转置与动作样本视频特征相乘，得到第i阶段的动作样本视频特征的对齐结果Hi：拼接m次的对齐结果，得到动作样本视频特征H＝H1,...,Hm，其中i∈1,m。

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