典型文献
基于骨架的自适应图卷积和LSTM行为识别
文献摘要：
针对骨架行为识别任务的识别精确度问题,提出了一种自适应图卷积和长短时记忆相结合的模型(AAGC-LSTM).该模型以捕获人体骨架运动的时空共现特征为出发点,提取运动特征时打破以人体自然骨架为固有图卷积邻接矩阵的束缚,利用自适应图卷积与长短时记忆神经网络的结合进行时空共现特征的提取.为了捕获行为识别任务的关键节点信息,嵌入了空间注意力模块,将人体骨架信息以一种动态的方式进行结合,同时将骨骼关节点一级运动信息和骨骼边二级运动信息送入模型组成双流分支并进行融合以提高模型识别的准确率.该模型在NTU RGB+D数据集的Cross Subject和Cross View协议下分别取得了90.1％和95.6％的准确率,在North Western数据集上取得了93.6％的准确率,验证了该模型在提取骨架运动时空特征和行为识别任务上的优越性.
文献关键词：
行为识别;图卷积;长短时记忆神经网络;注意力机制;自适应结构
中图分类号：
作者姓名：
冒鑫鑫;吴胜昔;咸博龙;顾幸生
作者机构：
华东理工大学能源化工过程智能制造教育部重点实验室, 上海 200237
文献出处：
引用格式：
[1]冒鑫鑫;吴胜昔;咸博龙;顾幸生-.基于骨架的自适应图卷积和LSTM行为识别)[J].华东理工大学学报（自然科学版）,2022(06):816-825
A类：
AAGC
B类：
自适应图卷积,行为识别,人体骨架,运动特征,邻接矩阵,长短时记忆神经网络,特征的提取,关键节点,节点信息,空间注意力,注意力模块,骨架信息,骨骼关节,关节点,运动信息,送入,成双,双流,模型识别,NTU,RGB+D,Cross,Subject,View,North,取骨,时空特征,注意力机制,自适应结构
AB值：
0.319621
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