5月29日，枣庄学院信息科学与工程学院（人工智能学院）人工智能协会于综合实验楼422举办学术讲座，协会指导老师侯昕冉老师围绕人体行为识别技术分享研究进展与创新成果，众多对人工智能领域感兴趣的学生到场参与。

侯老师围绕人体智能化行为识别需求开展专题分享。当前，人体行为识别已广泛应用于智能安防、智能家居、人机交互等领域。首先，侯老师系统总结了骨架行为识别的四大技术痛点：时空依赖建模不足、小样本泛化能力弱、相似动作干扰强、特征表达单一。然后，针对上述问题，创新提出疏密图卷积学习混淆表示网络（LCR-Net），通过挖掘帧内空间特征与帧间时序变化，自适应强化共性与差异特征，有效提升细粒度动作识别精度与复杂场景适配能力。最后，结合国内外前沿成果，介绍了相关技术的应用前景，为同学们提供了清晰的科研思路与技术参考。

本次报告聚焦计算机视觉与行为分析前沿，兼具理论创新与应用价值，不仅梳理了骨架行为识别研究脉络，更引导同学们关注跨模态特征融合与细粒度建模，助力大家在人工智能与行为理解方向深入探索。

（文图/杨晓娜 编辑/陈烁如 审核/姬广华、杨振）