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基于自校準機制的時空采樣圖卷積行為識別模型

曹毅 吳偉官 張小勇 夏宇 高清源

曹毅, 吳偉官, 張小勇, 夏宇, 高清源. 基于自校準機制的時空采樣圖卷積行為識別模型[J]. 工程科學學報. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2022.12.25.002
引用本文: 曹毅, 吳偉官, 張小勇, 夏宇, 高清源. 基于自校準機制的時空采樣圖卷積行為識別模型[J]. 工程科學學報. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2022.12.25.002
Action Recognition Model Based on Spatio-temporal Sampling Graph Convolution Network and Self-calibration Mechanism[J]. Chinese Journal of Engineering. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2022.12.25.002
Citation: Action Recognition Model Based on Spatio-temporal Sampling Graph Convolution Network and Self-calibration Mechanism[J]. Chinese Journal of Engineering. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2022.12.25.002

基于自校準機制的時空采樣圖卷積行為識別模型

doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2022.12.25.002
詳細信息
  • 中圖分類號: TP391.41

Action Recognition Model Based on Spatio-temporal Sampling Graph Convolution Network and Self-calibration Mechanism

  • 摘要: 針對現有行為識別算法忽視時空信息上下文的依賴關系和時空與通道之間的依賴關系的問題,本文提出一種基于自校準機制的時空采樣圖卷積網絡行為識別模型。首先,介紹ST-GCN和3D-GCN、Transformer和自注意力機制的工作原理,其次,提出一種時空采樣圖卷積網絡以時序連續多幀作為時空采樣,通過構建時空鄰接矩陣參與圖卷積來建立局部和全局時空上下文依賴關系。然后,為了有效地建立時空與通道之間的依賴關系并增強多層次的感受野來捕獲更具判別力的時域特征,提出了一種時域自校準卷積網絡在兩個不同的尺度空間中進行卷積并特征融合:一種是原始比例尺度的時空,另一種是使用下采樣具有較小比例尺度的潛在時空。再者,結合時空采樣圖卷積網絡和時域自校準網絡構建基于自校準機制的時空采樣圖卷積網絡行為識別模型,在多流網絡下進行端到端的訓練。最后,基于NTU-RGB+D和NTU-RGB+D120骨架動作數據集開展了骨架行為識別的研究。研究結果進一步驗證了該行為識別模型針對時空特征的有效提取能力及優秀的識別準確率。

     

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出版歷程
  • 網絡出版日期:  2023-04-04

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