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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利小样本动作识别模型训练方法、装置、电子设备及存储介质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：CN114282047B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202111087467.0，技术领域涉及：G06F16/71；该发明授权小样本动作识别模型训练方法、装置、电子设备及存储介质是由王菡子;王光格;祁仲昂;单瀛设计研发完成，并于2021-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本小样本动作识别模型训练方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种小样本动作识别模型训练方法、装置、电子设备以及存储介质，方法包括：对第二训练样本集合进行处理，得到第一视频帧序列；对查询视频进行处理，得到第二视频帧序列；对第一视频帧序列进行处理，得到第一时序关系描述子；对第二视频帧序列进行处理，得到第二时序关系描述子；根据第一时序关系描述子和第二时序关系描述子，对小样本动作识别模型的模型参数进行调整，以实现通过小样本动作识别模型对视频信息中的动作进行识别，由此，经过训练的小样本动作识别模型可以实现鲁棒并精确地对视频中的目标对象的动作进行准确地识别，可以增强模型的泛化性，同时小样本动作识别模型的训练过程减少了训练标记成本。

本发明授权小样本动作识别模型训练方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种小样本动作识别模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取第一训练样本集合，其中所述第一训练样本集合包括通过历史数据所获取的不同类型的视频样本； 在所述第一训练样本集合进行随机抽取处理，得到第二训练样本集合和查询视频，其中，所述第二训练样本集合中的视频数量与视频类型数量均为随机数，所述查询视频的数量为1； 通过小样本动作识别模型中的嵌入层网络，对所述第二训练样本集合进行处理，得到第一视频帧序列； 通过所述小样本动作识别模型中的嵌入层网络，对所述查询视频进行处理，得到第二视频帧序列； 通过所述小样本动作识别模型中的时序关系网络，从所述第一视频帧序列中获取多组n帧子序列，将所述多组n帧子序列映射为向量并进行相加处理，得到n帧间时间关系描述子，并将从多个时间尺度捕获的所述n帧间时间关系描述子组合为第一时序关系描述子； 通过所述小样本动作识别模型中的时序关系网络，对所述第二视频帧序列进行处理，得到第二时序关系描述子； 根据所述第一时序关系描述子和所述第二时序关系描述子的相似度，确定所述第一时序关系描述子中的不同类型的时序关系描述子的权重参数，其中，与所述第二时序关系描述子具有较高相似性的所述时序关系描述子被赋予较高的权重参数； 根据所述时序关系描述子的权重参数，确定不同类型的视频样本的样本原型； 基于所述查询视频和所述样本原型确定所述小样本动作识别模型的模型参数，以实现通过所述小样本动作识别模型对视频信息中的动作进行识别。

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