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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利用于自我中心动作识别的慢快速多样性感知原型学习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：CN117912104B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202410012095.2，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权用于自我中心动作识别的慢快速多样性感知原型学习方法是由严锐;代广昭;彭路颖;舒祥波设计研发完成，并于2024-01-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于自我中心动作识别的慢快速多样性感知原型学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种用于自我中心动作识别的慢快速多样性感知原型学习方法，该方法通过部分到原型模块P2P和慢‑快上下文机制SFC，在P2P中将视频转换器获得每帧的部分token通过多样性感知注意力与几个初始原型进行进一步交互，使得交互对象的语义信息从部分级别细化提炼到原型级别。在SFC中引入慢速和快速意识的注意力与原始原型交互，以精细地补充语义信息，并利用慢速和快速门聚合了三个流特征，最终得到名词和动词的分类结果。

本发明授权用于自我中心动作识别的慢快速多样性感知原型学习方法在权利要求书中公布了：1.一种用于自我中心动作识别的慢快速多样性感知原型学习方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：从输入视频中获取利用Transformer产生时空特征的部分tokens，同时在每个帧初始化原型，通过多头自注意力机制增强原型； 步骤2：增强的原型与部分tokens使用多样性感知注意力，得到语义压缩的原型并计算多样性损失； 步骤3：将获得的原型序列通过对其在快速流和慢速流分别进行上增强和下增强操作，得到上增强原型和下增强原型； 步骤4：上增强原型和下增强原型通过慢感知注意力和快感知注意力与原型进行交互，获得语义补充； 步骤5：使用慢-快门策略测量上增强原型、下增强原型和正常原型之间的相关性，以自适应地调整慢速流和快速流中上增强原型和下增强原型的权重； 步骤6：聚合上增强原型、下增强原型、正常原型和慢-快门，得到最终的动作表示； 获得动作表示后，利用交叉熵损失的形式计算名词识别损失和动词识别损失； 步骤7：将名词识别损失、动词识别损失和多样性损失按权重进行相加以优化网络； 步骤8：采用优化后的网络进行动词、名词和动作的分类识别； 所述步骤6中，获得动作表示后，将交叉熵损失用于名词识别损失和动词识别损失，即： 其中，，FC*表示全连接层，是与行动，相结合的真值标签； 将得到的名词识别损失和动词识别损失结合多样性损失，得到最终的模型损失以优化网络，即： 其中，参数λ是为了控制多样性损失项的惩罚。

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