本发明公开了一种基于对抗式元学习的跨场景人体动作识别方法,是首先使用无线收发信号设备采集人体动作CSI信号,然后采用离散小波滤波技术处理原始信号并使用阈值分割方法获得CSI样本,构建元学习任务集；再使用上述任务集来依次训练特征提取器模块、生成器模块、鉴别器模块和人体动作识别模块,得到一个基本对抗式元模型；最后在新场景中采集少量数据来微调模型参数,使其可以更好地适应于识别新的动作种类。本发明能以较低的成本在场景、用户等发生变化时获得较高的新动作类别的识别准确率。
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