【摘 要】
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针对目前动作识别方法不能捕获肢体之间关联性关系特征问题,设计了基于肢体子图的图卷积动作识别方法.首先,为了捕获不同肢体的时空特征,将人体骨架图划分为相邻肢体有公共节点的4个肢体子图,分别表示相应的身体部位;其次,为了捕获不同肢体之间内在的关联性特征,设计了组合肢体子图,分别对肢体子图和组合肢体子图进行空间卷积,得到肢体的空间动作特征和空间关联性特征,通过公共节点聚合的空间特征,再对聚合特征进行时间卷积;最后,在训练阶段,为了优化模型,在每个时空单元中加入了残差结构,有效避免了因梯度消失导致子图特征值丢失的
【机 构】
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沈阳航空航天大学 计算机学院,沈阳110136
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针对目前动作识别方法不能捕获肢体之间关联性关系特征问题,设计了基于肢体子图的图卷积动作识别方法.首先,为了捕获不同肢体的时空特征,将人体骨架图划分为相邻肢体有公共节点的4个肢体子图,分别表示相应的身体部位;其次,为了捕获不同肢体之间内在的关联性特征,设计了组合肢体子图,分别对肢体子图和组合肢体子图进行空间卷积,得到肢体的空间动作特征和空间关联性特征,通过公共节点聚合的空间特征,再对聚合特征进行时间卷积;最后,在训练阶段,为了优化模型,在每个时空单元中加入了残差结构,有效避免了因梯度消失导致子图特征值丢失的问题.在NTU-RGB+D和HDM05人体骨架数据集上验证了本模型的有效性.
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