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基于相对骨骼点特征和时序自适应感受野的动作识别方法
1
作者
胡昊
史天运
+1 位作者
宋永红
余淮
《导航定位与授时》
CSCD
2022年第3期132-139,共8页
针对长时间动作识别难以充分利用时空域信息的问题,提出了基于相对骨骼点特征和时序自适应感受野的动作识别方法。首先,该方法在特征获取部分增加了相对骨骼点特征,以满足节点多样性和互补性要求,将其分别输入到空域图卷积网络,获得空...
针对长时间动作识别难以充分利用时空域信息的问题,提出了基于相对骨骼点特征和时序自适应感受野的动作识别方法。首先,该方法在特征获取部分增加了相对骨骼点特征,以满足节点多样性和互补性要求,将其分别输入到空域图卷积网络,获得空间中相邻关节聚合的局部特征。然后,设计了一个时序自适应感受野网络,以获取在时域中关节变化的局部特征,并且增加了网络对不同持续时长动作的适应性。最后,经过决策级融合模块,计算类别概率,得到分类结果。仿真结果表明,基于NTU RGB+D和Kinetics-skeleton两大基准数据集,对比多种主流方法,均取得了更高的识别准确率,分别为96.2%与60.1%。该方法可以较好地提取不同动作的区别性时间特征,提高了动作时空特征的判别能力。
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关键词
动作识别
时序
特征
提取
图卷积网络
相对骨骼点特征
时序自适应
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职称材料
题名
基于相对骨骼点特征和时序自适应感受野的动作识别方法
1
作者
胡昊
史天运
宋永红
余淮
机构
中国铁道科学研究院研究生部
中国铁道科学研究院集团有限公司
西安交通大学软件学院
中国铁道科学研究院集团有限公司通信信号研究所
出处
《导航定位与授时》
CSCD
2022年第3期132-139,共8页
基金
中国国家铁路集团有限公司系统性重大课题(P2020T002)。
文摘
针对长时间动作识别难以充分利用时空域信息的问题,提出了基于相对骨骼点特征和时序自适应感受野的动作识别方法。首先,该方法在特征获取部分增加了相对骨骼点特征,以满足节点多样性和互补性要求,将其分别输入到空域图卷积网络,获得空间中相邻关节聚合的局部特征。然后,设计了一个时序自适应感受野网络,以获取在时域中关节变化的局部特征,并且增加了网络对不同持续时长动作的适应性。最后,经过决策级融合模块,计算类别概率,得到分类结果。仿真结果表明,基于NTU RGB+D和Kinetics-skeleton两大基准数据集,对比多种主流方法,均取得了更高的识别准确率,分别为96.2%与60.1%。该方法可以较好地提取不同动作的区别性时间特征,提高了动作时空特征的判别能力。
关键词
动作识别
时序
特征
提取
图卷积网络
相对骨骼点特征
时序自适应
Keywords
Action recognition
Temporal feature extraction
Graph convolutional network
Relative skeleton point features
Temporal adaptation
分类号
U495 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
V249 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于相对骨骼点特征和时序自适应感受野的动作识别方法
胡昊
史天运
宋永红
余淮
《导航定位与授时》
CSCD
2022
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