人工智能（AI）动作识别是一种应用深度学习技术识别人类动作的方法。该技术被广泛应用于体育训练、健身应用、人机交互等领域。本篇文章将介绍如何使用深度学习技术进行动作识别，同时提供Python代码示例。

1. 数据集准备

对于动作识别任务来说，数据集是至关重要的。本文使用UCF101数据集作为动作识别的训练集和测试集。UCF101包含101个不同类型的动作，每个动作有至少400个视频片段，每个片段的长度不等。数据集可以在官网下载得到。

2. 数据预处理

一般来说，视频数据需要经过一系列的预处理操作，包括：帧提取、图像调整、标签生成等。下面我们具体来解释一下这些预处理操作：

2.1 帧提取

一个视频可以看做是连续的帧组成的序列。我们需要从每个视频中提取出若干个帧以供模型使用，提取帧的方法有两种：全帧采样和采样间隔采样。

全帧采样：从视频中提取出所有的帧，这种方法能够保留最多的信息，但是也会增加计算量和显存的负担。

采样间隔采样：从数据集中无规律地抽取一定数量的帧，以此来缩减计算量和提高效率。这种方法虽然会使数据量减少，但是它仍然能够保留视频中的关键帧，从而让模型有足够的信息来学习每一个动作。

下面是采样间隔采样的代码示例：

def sample_frames(video_path, frames_num=16):
    # Load video
    cap = cv2.VideoCapture(video_path)
    total_frames = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))

    # Sample frames
    frames_idx = np.linspace(1, total_frames, frames_num, endpoint=True, dtype=np.int32)