3 confidence level of considering t

3 confidence level of considering the human body action as each action type is determined based on the features extracted from the images,and an action type of a highest confidence level (higher than a preset threshold) is In the existing solution,features of all regions in the images are extracted. These features include numerons determined as the action type of the human body in the video.features unrelated to the action. Consequently,a final action recognition effect is unsatisfactory. In addition,in another existing solution,the action is recognized by directly extracting features of some regions in the images. However,an action feature of the human body may not be well reflected by directly and simply extracting the features of some regions in the images,still resnlting in relatively low action recognition accaracy.This application provides an action recoguition and pose estimation method and apparatus,to improve action According to a first aspect,an action rec

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根据 从图像中提取的特征确定将人体动作视为每种动作类型的3个置信度， 在现有解决方案中，最高置信度（高于预设阈值）的动作类型为在图像中被提取。这些功能包括 确定为视频中人体动作类型的数字。 与动作无关的功能。因此，最终动作识别效果不令人满意。另外，在 另一现有解决方案中，通过直接提取图像中某些区域的特征来识别动作。 然而，直接提取并简单提取人体可能无法很好地反映人体的动作特征。 图像中某些区域的特征，仍然保留了相对较低的动作识别准确度。 本申请提供了一种行动recoguition和姿势估计的方法和设备，以提高操作 根据本发明的第一方面，一个动作REC

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3 考虑人体动作的信心水平，因为每个动作类型都根据特征确定 从图像中提取，最高置信度（高于预设阈值）的操作类型为 在现有的解决方案中，提取图像中所有区域的特征。这些功能包括数字 被确定为视频中人体的动作类型。 与操作无关的要素。因此，最终的行动识别效果不能令人满意。此外，在 另一种现有的解决方案，通过直接提取图像中某些区域的特征来识别操作。 然而，人体的行动特征可能无法通过直接和简单地提取 图像中某些区域的特征，仍然以相对较低的动作识别能力进行。 本应用提供了一种动作修复和姿势估计方法和装置，以改善动作 根据第一个方面，一个动作

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三 将人体动作视为每种动作类型的置信水平是根据特征确定的 从图像中提取，并且最高置信水平（高于预设阈值）的动作类型为 在现有的解决方案中，提取图像中所有区域的特征。这些功能包括数字 确定为视频中人体的动作类型。 与动作无关的特征。因此，最终动作识别效果并不理想。此外，在 另一种现有的解决方案是通过直接提取图像中某些区域的特征来识别动作。 然而，直接简单地提取人体的行为特征可能不能很好地反映人体的行为特征 图像中某些区域的特征，仍以相对较低的动作识别率重新排序。 本申请提供了一种动作识别和姿势估计方法及装置，以改善动作 根据第一个方面，动作记录

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