ICCVMar, 2017

针对骨骼数据的视角自适应循环神经网络，用于高性能人类动作识别

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TL;DR提出了一种新颖的视角自适应循环神经网络模型，用于解决骨骼数据中的视角变化和动作连续性问题，并在三个基准数据集上取得了显著的改进。
skeleton-basedhuman action recognitionview adaptationrecurrent neural networkbenchmark datasets
发现论文，激发创造
  • 高性能基于骨架的人类动作识别的视角自适应神经网络

    本研究提出了一种基于神经网络的视角自适应方法，通过学习确定虚拟观察视角并将骨架转换至该视角，可以减轻骨架动作识别中视角变化的影响，并且在五个挑战性基准测试上得到了优于现有方法的表现。

    Apr, 2018

  • 一种基于时空注意力机制的人体动作识别端到端模型（来自骨架数据）

    本研究提出了一种基于 RNNs 和 LSTM 的空间和时间关注模型，用于从骨架数据中识别人类动作，实验结果表明该模型在 SBU 和 NTU 数据集上均取得了很好的效果。

    Nov, 2016

  • 利用双流循环神经网络建模动作的时间动态和空间配置

    本文提出了一种新型的双流 RNN 架构，用于模拟基于骨架的动作识别中的时间动态和空间配置，并探索了两种不同的时间流结构：叠加 RNN 和分层 RNN，以及两种转换空间结构的有效方法，还利用旋转和缩放变换来改善模型的泛化性能。实验表明，我们的方法在各种动作，如一般动作、互动活动和手势中，都带来了相当大的改进。

    Apr, 2017

  • 基于时空 LSTM 网络和可控门的骨架动作识别

    本论文提出了一种基于骨骼的人体动作识别方法，该方法采用循环神经网络建模体关节的 3D 位置配置之间的时间依赖关系，利用空间域和时间域共同分析骨架序列中与动作相关信息的潜在来源，并提出了一种有效的基于树状结构的遍历框架，以处理 Kinect 骨架数据中的噪声。该方法采用了新的 LSTM 模块中的门机制，通过学习连续数据的可靠性，并相应地调整长期上下文表示存储在单元的内存单元中输入数据的影响，从而处理骨架数据中的噪声，并提出了一种新颖的多模态特征融合策略。实验结果表明该方法在 7 个具有挑战性的基准数据集上具有很好的效果。

    Jun, 2017

  • 联合分类回归循环神经网络实现在线人体动作检测

    本文研究了如何从流媒体骨架数据中实时监测并识别出人类动作，并提出了一种基于神经网络的多任务分类回归模型来更准确地定位动作类型和时间位置信息，该模型具有较高的计算效率和准确性。

    Apr, 2016

  • 基于 LSTM 和 CNN 的骨架动作识别

    该研究使用 3D 骨架数据和卷积神经网络 (CNN) 和长短期记忆 (LSTM) 方法进行 3D 人体行为分析，证明 CNN 和 LSTM 的分数融合方法可以更有效地捕获空间 - 时间信息，并在 NTU RGB+D 数据集上取得了最先进的结果，在深度视频中的大规模 3D 人体动作分析挑战中排名第一。

    Jul, 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

  • 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

  • 基于正则化深层 LSTM 网络的骨架动作识别的共现特征学习

    提出了一种基于骨架的行为识别模型，使用递归神经网络（RNNs）与长短时记忆（LSTM）建立深度学习网络，学习并自动建模骨架关节之间的协同特征，在三个人类行为识别数据集上具有良好的效果。

    Mar, 2016

  • 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