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基于2S-LSGCN的人体动作识别 被引量：1
1
作者 叶典 邱卫根 +1 位作者 张立臣 黄云晖 《计算机工程与设计》 北大核心 2022年第2期510-516,共7页
针对视频中人体动作行为的空间复杂性和时间复杂性问题,提出一种融合图卷积神经网络和长短期记忆神经网络的双流网络方法2S-LSGCN。从人体关节点组成的骨架关节图中,提取动作的空间与时间特征;利用GCN提取骨架关节点间潜在的空间信息,L... 针对视频中人体动作行为的空间复杂性和时间复杂性问题,提出一种融合图卷积神经网络和长短期记忆神经网络的双流网络方法2S-LSGCN。从人体关节点组成的骨架关节图中,提取动作的空间与时间特征;利用GCN提取骨架关节点间潜在的空间信息,LSTM提取人体动作前后之间的时间序列特征作为补充,分别将两个网络的预测输出进行晚融合,提高单个网络泛化能力不足的问题。该模型在NTU-RGBD数据集上达到了令人满意的效果,在与该领域中的同类算法比较中表现优异。 展开更多
关键词 人体动作识别 骨架关节图 晚融合 图卷积神经网络 长短期记忆网络
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