-
题名单视角下基于投影子空间视图的动作识别方法
被引量:2
- 1
-
-
作者
苏本跃
孙满贞
马庆
盛敏
-
机构
安徽省智能感知与计算重点实验室
铜陵学院数学与计算机学院
安庆师范大学计算机与信息学院
安庆师范大学数理学院
-
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期1098-1108,共11页
-
基金
安徽省自然科学基金(2108085QF269)
高校领军人才团队项目(皖教秘人[2019]16号)。
-
文摘
针对单视角下深度相机跟踪关节点运动存在的自遮挡问题,提出一种基于投影子空间视图的人体动作识别方法。在不增加数据采集设备的情况下,通过子空间投影,将单视角下获得的三维动作序列投影到多个二维子空间中,在二维投影空间寻求最大类间距离,以尽可能增加基于多个子空间视图融合后的3D动作类间距离。在自建AQNU数据集的识别率为99.69%,较基准方法提升1.22%。在公共NTU-RGB+D数据集子集的识别率为80.23%,较基准方法提升1.98%。实验结果表明:本文方法可在一定程度上减少单视角数据集的自遮挡问题,提高识别率和计算效率,可达到与多视角数据集相当的识别效果。
-
关键词
动作识别
单视图
投影子空间
图卷积网络
-
Keywords
action recognition
single view
projection subspace
graph convolutional network
-
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名基于骨骼数据特征的人体行为识别方法综述
被引量:3
- 2
-
-
作者
孙满贞
张鹏
苏本跃
-
机构
安庆师范大学计算机与信息学院
铜陵学院数学与计算机学院
-
出处
《软件导刊》
2022年第4期233-239,共7页
-
基金
安徽省自然科学基金项目(2108085QF269)
安徽省领军人才团队项目(皖教秘人[2019]16号)。
-
文摘
人体行为识别是人工智能领域的一个研究热点,相对于视频、运动流等数据,人体骨骼数据具有简洁性和矢量计算的高效性。从基于传统机器学习的手工特征提取方法和基于深度学习的深度特征提取方法两方面对基于骨骼数据的人体行为识别相关研究进行综述。将手工特征概括为物理属性特征和统计属性特征,将深度特征按卷积神经网络、循环神经网络、图卷积神经网络及混合神经网络等类别对基于骨骼数据的人体行为识别方法及其优缺点进行逐一阐述,并对相关的特征提取方法、技术路线、模型特点及识别率等进行分析与总结。
-
关键词
人体行为识别
骨骼数据
手工特征
深度特征
-
Keywords
human action recognition
skeleton data
manual feature
deep feature
-
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-