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龙图腾网获悉网易(杭州)网络有限公司申请的专利动作识别方法、装置以及电子设备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：CN115862139B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202211610630.1，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权动作识别方法、装置以及电子设备是由王焱伟;刘勇成;胡志鹏;袁思思;程龙设计研发完成，并于2022-12-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本动作识别方法、装置以及电子设备在说明书摘要公布了：本公开提供了一种动作识别方法、装置以及电子设备，涉及交互技术领域，缓解了体感交互过程中对用户动作识别的准确率较低的技术问题。该方法包括：响应于所述体感交互设备的运行，获取所述体感交互设备采集到的所述动作信号；通过知识蒸馏的方式将所述动作信号中的动作属性特征和样本属性特征进行特征分离，得到所述动作信号对应的所述动作属性特征；其中，所述样本属性特征用于表示所述用户的自身属性特征；根据所述动作属性特征通过分类神经网络模型进行动作识别，得到所述用户的动作识别结果。

本发明授权动作识别方法、装置以及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种动作识别方法，其特征在于，通过体感交互设备针对用户采集动作信号；所述方法包括： 响应于所述体感交互设备的运行，获取所述体感交互设备采集到的所述动作信号； 通过知识蒸馏的方式将所述动作信号中的动作属性特征和样本属性特征进行特征分离，得到所述动作信号对应的所述动作属性特征；其中，所述样本属性特征用于表示所述用户的自身属性特征； 根据所述动作属性特征通过分类神经网络模型进行动作识别，得到所述用户的动作识别结果； 基于所述分类神经网络模型的历史训练样本中历史动作类别的中心特征得到伪已知数据；基于带标签的未知数据和所述伪已知数据重新生成新样本，并利用所述新样本通过增量学习的方式对所述分类神经网络模型进行训练，得到增量学习后的新分类神经网络模型；其中，所述标签为扩充的新动作类别的标签； 所述通过知识蒸馏的方式将所述动作信号中的动作属性特征和样本属性特征进行特征分离，得到所述动作信号对应的所述动作属性特征，包括：利用变分自编码器将所述动作信号编码为动作属性特征和样本属性特征；通过知识蒸馏的表示方式将所述动作信号的中间层特征表示为所述动作属性特征和所述样本属性特征，确定所述动作信号对应的所述动作属性特征。

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