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融合因果关系和时空图卷积网络的人体动作识别 被引量:3
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作者 叶松涛 周扬正 +1 位作者 范红杰 陈正雷 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第S02期130-135,共6页
基于人体骨骼的动作识别因具有简洁、鲁棒的特点,近年来受到了广泛的关注。目前大部分基于骨骼的动作识别方法,如时空图卷积网络(ST-GCN),通过提取连续帧的时间特征和帧内骨骼关节的空间特征来区分不同的动作,取得了良好的效果。考虑人... 基于人体骨骼的动作识别因具有简洁、鲁棒的特点,近年来受到了广泛的关注。目前大部分基于骨骼的动作识别方法,如时空图卷积网络(ST-GCN),通过提取连续帧的时间特征和帧内骨骼关节的空间特征来区分不同的动作,取得了良好的效果。考虑人体运动中存在的因果性关系,提出了一种融合因果关系和时空图卷积网络的动作识别方法。针对计算关节力矩获取权重复杂的情况,根据关节之间的因果关系为骨骼图分配边权重,并将权重作为辅助信息增强图卷积网络,来提高驱动力较强的关节在神经网络中的权重,降低重要性低的关节的关注度,增强重要性高的关节的关注度。相比ST-GCN等方法,在Kinetics公开数据集上,所提方法无论是Top-1还是Top-5都有较大的提升,在构建的真实太极拳数据集上的识别精度达97.38%(Top-1)和99.79%(Top-5),证明了该方法可以有效地增强动作特征,提升识别的准确率。 展开更多
关键词 动作识别 因果关系 权重嵌入 时空图卷积网络 收敛交叉映射
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Embeddings of weighted Sobolev spaces and degenerate elliptic problems 被引量:2
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作者 GUO ZongMing MEI LinFeng +1 位作者 WAN FangShu GUAN XiaoHong 《Science China Mathematics》 SCIE CSCD 2017年第8期1399-1418,共20页
New embeddings of some weighted Sobolev spaces with weights a(x)and b(x)are established.The weights a(x)and b(x)can be singular.Some applications of these embeddings to a class of degenerate elliptic problems of the f... New embeddings of some weighted Sobolev spaces with weights a(x)and b(x)are established.The weights a(x)and b(x)can be singular.Some applications of these embeddings to a class of degenerate elliptic problems of the form-div(a(x)?u)=b(x)f(x,u)in?,u=0 on??,where?is a bounded or unbounded domain in RN,N 2,are presented.The main results of this paper also give some generalizations of the well-known Caffarelli-Kohn-Nirenberg inequality. 展开更多
关键词 positive weak solutions Sobolev type embeddings weighted elliptic equations Caffarelli-Kohn- Nirenberg inequality
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