典型文献
骨架自适应与关节增强图卷积网络的行为识别
文献摘要：
针对仅依赖预定义骨架图对人体关节动作建模的不充分性及关节特征具有冗余性的问题,提出了一种基于骨架自适应与关节增强图卷积网络的行为识别方法.首先,利用嵌入式操作的高斯函数学习各关节点间的连接关系,根据输入的骨架数据自适应地调整关节结构;其次,引入软注意力机制,衡量各关节点贡献的差异,以此增强高贡献关节点的特征表达并削弱低贡献关节点特征的干扰;最后,构建端到端的轻量级图卷积网络以学习骨架关节点的时空共现特征.在公开行为识别数据集MSR Action 3D上验证所提算法的可行性,识别率可达95.36％,优于现有的大部分行为识别方法.
文献关键词：
图卷积网络;行为识别;骨架自适应;关节增强;注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
宋涛;杨鑫;马婧华;余晓毅
作者机构：
重庆理工大学电气与电子工程学院,重庆400054;电梯智能运维重庆市高校工程中心,重庆402260
文献出处：
引用格式：
[1]宋涛;杨鑫;马婧华;余晓毅-.骨架自适应与关节增强图卷积网络的行为识别)[J].华中科技大学学报（自然科学版）,2022(03):74-79,93
A类：
骨架自适应,关节增强
B类：
图卷积网络,行为识别,预定,充分性,关节特征,冗余性,高斯函数,函数学习,节结,软注意力机制,特征表达,节点特征,端到端,轻量级,骨架关节点,开行,别数,MSR,Action,识别率,分行
AB值：
0.255805
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