Apr, 2017

基于卷积神经网络的基础动作识别

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TL;DR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。
skeleton-based action recognitionconvolutional neural networksaction classificationaction detectionntu rgb+d dataset
发现论文，激发创造
  • 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

  • 基于骨架的动作识别：使用平移尺度不变性图像映射和多尺度深度卷积神经网络

    该论文提出了一种基于图像分类的骨架视频动作识别方法，通过图像映射和卷积神经网络构建实现了在多个数据集上的最新成果。

    Apr, 2017

  • Skeleton Boxes：使用单个深度卷积神经网络解决基于骨架的动作检测

    本文提出了一种通过骨骼基于视频形象映射和深度回归图像中对象检测的方法，用于解决流媒体 3D 骨架视频中的行为检测问题，经实验证明其表现优越。

    Apr, 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

  • 基于骨骼的动作识别的双流三维卷积神经网络

    本文利用 3D CNN 提取基于骨架的动作识别的时空信息与深度特征，探讨其与 RNN 的互补性和噪声下的鲁棒性，并在 SmartHome 数据集和 NTU RGB-D 数据集上获得优异的表现。

    May, 2017

  • 基于预测编码的图卷积网络用于噪声鲁棒的基于骨架的动作识别

    本研究提出了一种骨架动作识别方法，该方法对给定骨架特征的噪声信息具有鲁棒性，通过最大化正常和噪声骨架之间的互信息以预测编码方式来训练模型，并在 NTU-RGB + D 和 Kinetics-Skeleton 数据集上进行了综合实验，结果表明该方法具有明显的性能优势。

    Mar, 2020

  • 基于骨架的动作识别的图形边缘卷积神经网络

    本文研究通过骨架数据识别人体骨骼运动的方法，提出了基于图边卷积神经网络的方法，通过对骨骼边缘的空间和时间邻居关系的探究来识别人体运动，实验结果表明该方法可以更有效地识别人体运动，且融合节点卷积和图边卷积的混合模型可以进一步提高性能。

    May, 2018

  • 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 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

  • 基于骨骼的动作识别的时空图卷积网络

    提出了一种基于空间 - 时间图卷积网络 (ST-GCN) 的骨架识别模型，该模型能够在不借助人工干预的情况下自动学习骨架在空间和时间上的表现，并且在动作识别以及泛化能力方面远优于之前的方法。

    Jan, 2018