【摘 要】
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目的 本文提出了一种基于2D转3D骨架的实时检测二分支子网络，分别实现2D骨架关键点3D估计和2D、3D骨架特征融合的人体3D动作识别。方法 具体方法分为检测、估计和识别三个过程。检测过程采用OpenPose框架实时获取视频中人体骨架的2D关键点坐标。在2D转3D骨架估计过程中，设计了一种具有难样本对输入和反馈功能的孪生网络。在3D动作识别过程中设计一种2D、3D骨架特征二分支孪生网络完成3D姿态
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目的 本文提出了一种基于2D转3D骨架的实时检测二分支子网络，分别实现2D骨架关键点3D估计和2D、3D骨架特征融合的人体3D动作识别。方法 具体方法分为检测、估计和识别三个过程。检测过程采用OpenPose框架实时获取视频中人体骨架的2D关键点坐标。在2D转3D骨架估计过程中，设计了一种具有难样本对输入和反馈功能的孪生网络。在3D动作识别过程中设计一种2D、3D骨架特征二分支孪生网络完成3D姿态识别任务。结果 骨架3D估计在Human3.6M数据集上训练，骨架动作识别是基于欧拉变换的NTU RGB
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