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行为识别技术有着重要的研究价值和实际应用意义，在智能监控[]、AI机器人[2]、人机交互[3]、虚拟现实技术[4]等领域中具有广阔的应用前景。其任务目的是判断一段人类行为视频的动作类别。
本文对现有数据集利用干扰信息增强数据的多样性和场景的复杂性，并根据网络的输入信息增加复杂度条件，利用特征间的语义关联和相互补充改进网络结构，提高模型对复杂场景中识别动作的鲁棒性。（剩余8771字）
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一种背景游走的行为识别网络
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