基于骨骼关节数的行为识别

基于骨骼关节数的行为识别是一种利用深度学习技术对人体骨骼关节进行建模，并根据关节的动态变化进行行为识别的方法。这种方法通常使用深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等，结合卷积神经网络、循环神经网络或Transformer等模型，对骨骼关节数据进行训练和预测。

在这种方法中，首先需要使用传感器或RGB-D相机等设备采集人体骨骼关节数据，然后将数据传入深度学习模型进行训练。在训练过程中，模型学习到人体行为的特征，并在测试阶段根据骨骼关节数据进行行为识别，如跑步、走路、坐下等。

基于骨骼关节数的行为识别已经在人体行为分析、人机交互、健康监测等领域得到了广泛应用，具有广阔的应用前景。