基于自适应注意力与分层优化的骨架动作识别方法和装置

本发明公开了一种基于自适应注意力与分层优化的骨架动作识别方法和装置。该方法包括：设置动态感知注意力驱动图卷积模块DAGM，通过关节特征嵌入与相关性建模，利用多头自注意力机制捕获关节依赖关系；经自适应图结构融合，平衡人体运动与语义需求；时空特征聚合输出更新特征。设置分层敏感混合优化模块HSOM，通过全局退火调度和局部梯度敏感调整优化学习率。设置网络架构，堆叠图卷积块增强特征表示，每个图卷积块依特定输入处理并由动态学习率控制参数更新；自适应图卷积块遵循标准结构；尾部分类器经全局平均池化、全连接层和Softmax分类器完成动作识别；采用标准分类交叉熵损失函数优化模型，克服现有技术在骨架动作识别中的缺陷。