本文针对少样本动作识别中训练样本稀缺且视频结构复杂的问题，提出分层任务感知时间建模与匹配方法（HTTMM）。该方法通过分层结构充分建模时空特征，并利用任务感知机制增强对关键运动模式的感知，从而提升查询样本与支持样本之间的匹配效果。在多个基准数据集上的实验验证了其有效性，尤其适用于需要局部运动感知的细粒度动作分类任务。