典型文献
多尺度超图卷积骨架动作识别网络
文献摘要：
动作识别是计算机视觉基础任务之一,骨架序列包含了大部分的动作信息,因此基于骨架的动作识别算法受到很多学者关注.人体骨架在数学上是一个天然的图,所以图卷积被广泛应用于动作识别.但普通的图卷积只聚合两两节点间的低阶信息,不能建模多节点间的高阶复杂关系.针对此问题,本文提出一种多尺度超图卷积网络,在空间和时间两个维度聚合更丰富的信息,提高动作识别准确度.多尺度超图卷积网络采用编解码结构,编码器使用超图卷积模块聚合超边中多个节点间的相关信息,解码器使用超图融合模块恢复原始骨架结构,另外基于空洞卷积设计了多尺度时间图卷积模块以更好地聚合时间维度运动信息.NTU-RGB+D和Kinetics数据集上的实验结果验证了算法的有效性.
文献关键词：
动作识别;图卷积;超图卷积;空洞卷积
中图分类号：
作者姓名：
秦晓飞;赵颖;张逸杰;杜睿杰;钱汉文;陈萌;张文奇;张学典
作者机构：
上海理工大学 光电信息与计算机工程学院,上海 200093;上海宇航系统工程研究所,上海 201109
文献出处：
引用格式：
[1]秦晓飞;赵颖;张逸杰;杜睿杰;钱汉文;陈萌;张文奇;张学典-.多尺度超图卷积骨架动作识别网络)[J].光学仪器,2022(04):39-48
A类：
超图卷积,超图卷积网络
B类：
动作识别,识别网络,计算机视觉,骨架序列,识别算法,人体骨架,一个天,以图,两节,低阶,多节点,复杂关系,空间和时,编解码结构,编码器,卷积模块,解码器,图融合,恢复原,骨架结构,空洞卷积,聚合时间,时间维度,运动信息,NTU,RGB+D,Kinetics
AB值：
0.262865
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