Jun, 2013

使用深度神经网络对动作捕捉序列进行分类和可视化

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TL;DR本研究提出了一种基于深度神经网络的姿态识别系统，使用相对关节位置、时间差和规范化运动轨迹等简单但有效的特征对骨架数据进行特征提取，并采用深度自编码器对特征进行可视化，测试结果表明，该深度神经网络能够捕获到比主成分分析更具有区分性的信息，同时在 65 类、超过 2000 个动作序列的公共数据库上取得了 95% 以上的准确率，是目前这类大型数据集的最佳表现。
gesture recognitionmotion capture datadepth sensorsdeep neural networksmulti-layer perceptron
发现论文，激发创造
  • 深度表示学习用于人类动作预测和分类

    本研究提出一个基于深度学习的人体动作捕捉数据的通用模型，学习自大量的捕捉数据中，并成功应用于人体动作特征提取、分类和预测，优于现有最新技术，具有普遍性。

    Feb, 2017

  • 基于卷积神经网络的基础动作识别

    本文提出了一种基于卷积神经网络的框架用于骨骼动作识别，通过自动选择重要的骨骼节点和提取时间段提案进行动作分类和检测， 在 NTU RGB + D 数据集上获得了 89.3％的验证准确性和 93.7％的 mAP。

    Apr, 2017

  • 基于 CNN 的 3D 动作识别中不同骨架特征的研究

    本文介绍了一种基于深度学习和骨骼信息的动作识别方法，该方法采用 CNN 代替 RNN 进行空时信息的提取和处理，将五种空间骨骼特征编码为图像并有效提高了 3D 人体动作分析的精度。

    May, 2017

  • 一种用于三维动作识别的骨架序列新表示方法

    本文提出了一种新的方法，使用骨架序列（即人类骨架关节的 3D 轨迹）进行三维动作识别，并使用深度神经网络进行空间时间特征学习和长期时间信息学习。实验结果表明该方法具有很好的识别效果。

    Mar, 2017

  • 基于三维骨架的行为识别学习方法调查

    这篇研究论文介绍了从基于深度学习架构的角度全面讨论使用三维骨架数据进行动作识别，并详细介绍了基于循环神经网络 (RNN)-based、卷积神经网络 (CNN)-based 和图卷积网络 (GCN)-based 的主流动作识别技术，并介绍了包括 NTU-RGB+D 在内的多个数据集和算法。

    Feb, 2020

  • 视频人体动作识别中的深度神经网络：综述

    本篇论文研究了基于视频的人体行为识别任务，通过比较现有的深度学习框架（尤其是视频动作识别的表现）和机器学习框架，提出了多项新颖的研究方案。

    May, 2023

  • 基于运动特征增强循环神经网络的基于骨架的动态手势识别

    本文提出了一种基于骨架的动态手势识别新运动特征增强的循环神经网络，该算法通过双向循环神经网络将动作特征与骨架序列结合起来，从而在识别手势时提高了准确性。

    Aug, 2017

  • 用于 3D 视频中动作识别的双流 RNN/CNN

    本论文提出了一种通过将循环神经网络和卷积神经网络相结合运用于动作识别的算法，通过 SVM 对特征进行分类，实验结果表明，在标准数据集上，该算法提高了 14% 的识别率。

    Mar, 2017

  • 基于卷积神经网络的基于骨架的人体动作识别

    本文探讨了基于骨架的动作识别在人类动作识别数据集方面的优势，以及深度学习算法在该领域中的应用。同时，研究表明，通过适当的训练技巧、数据增强和优化器，卷积神经网络可以达到与图神经网络相媲美的效果。实验在 NTU-60 数据集上取得了 95% 的准确度。

    Jan, 2023

  • 基于骨架的非监督动作识别和聚类

    我们提出了一种新颖的无监督骨架动作识别系统，该系统基于编码器 - 解码器递归神经网络，可以无需提供任何标签或摄像头深度输入，并可在各维度的身体关键点（2D 或 3D）和附加提示描述移动的情况下操作，并将其与最新的无监督骨架方法进行比较。方法表现出更好的交叉视图性能，且与有监督骨架动作识别表现相似。

    Nov, 2019