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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利去偏一致性半监督动作识别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：CN119920003B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202411975810.9，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权去偏一致性半监督动作识别方法是由高山;许桢邦;杨尧;杨东升;张凯;邵典设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本去偏一致性半监督动作识别方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种去偏一致性半监督动作识别方法，使用全局平均采样获取视频的全局信息，使用局部连续采样获取视频的局部信息，根据视频的局部信息与全局信息在语义上保持一致来进行模型训练，充分利用视频的全局信息和局部信息，对动作的时序性进行更加充分的建模，增强模型的时序建模能力和鲁棒性；并且针对传统方法没有关注到的伪标签呈现出长尾分布问题，对教师模型的输出进行自适应去偏处理，在不增加训练参数的前提下对教师模型输出进行动态去偏，得到更加合理的伪标签。

本发明授权去偏一致性半监督动作识别方法在权利要求书中公布了：1.一种去偏一致性半监督动作识别方法，其特征在于：包括以下步骤: 步骤1：对待识别的视频进行采样； 步骤2：对步骤1采样得到的帧序列输入训练后的识别模型，得到识别结果； 所述识别模型通过以下过程训练得到： 步骤2.1：获取训练样本，所述训练样本包括有标签视频集DL和无标签视频集DU；其中DU＞＞DL； 步骤2.2：对有标签的视频进行采样，并利用标签进行训练，得到训练后的模型作为教师模型和学生模型的初始值； 步骤2.3：对无标签的视频进行全局平均采样和局部连续采样，并对全局平均采样得到的片段进行弱增强和强增强，对局部连续采样得到的片段进行弱增强； 步骤2.4：使用全局平均采样片段弱增强后的视图作为教师模型的输入，得到教师模型的输出，并根据公式 对教师模型的输出进行去偏；其中pk为教师模型针对第k个输入样本的输出，为去偏后的教师模型输出，为偏见向量，λ为去偏参数； 步骤2.5：利用去偏后的教师模型输出作为伪标签对来监督学生模型进行学习，其中学生模型的输入为全局平均采样片段强增强后的视图以及局部连续采样片段弱增强后的视图； 步骤2.6：达到设定的训练迭代次数后，得到训练完成的识别模型。

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