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本发明涉及一种基于代表性奖励深度强化学习的动作识别方法。其中发明内容主要包括：提出一种基于代表性奖励的视频关键帧选取机制，在此基础上，通过结合双流自适应图卷积神经网络模型，以实现在冗长视频帧上高效提取时间空间维度上潜在的特征。本发明提出的代表性奖励机制，将帧选择过程看作弱监督下离散的马尔科夫决策过程，采用蒙特卡洛策略梯度算法对关键帧进行提取，其中关键帧衡量标准被定义为使agent尽可能选择特征空间中靠近集群中心帧的代表性奖励。同时，该奖励机制节省视频标签成本，可独立于双流网络进行训练，并解决了所
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114758409 A
(43)申请公布日 2022.07.15
(21)申请号 202111610460.2
(22)申请日 2021.12.27
(71)申请人 湖南大学
地址 410082 湖
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