Aug, 2020

用于鲁棒的基于骨架的动作识别的 Richly Activated Graph Convolutional Network

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TL;DR该论文提出了基于骨架的动作识别方法，采用了多流图卷积网络来提高模型的鲁棒性，学习到所有骨架关节的最优特征，显著减轻了由于遮挡和干扰骨架关节导致的性能下降。
skeleton-based human action recognitiongraph convolutional networkrobustnessnon-standard skeletonsdiscriminative features
发现论文，激发创造
  • 基于不完整骨架的丰富激活图卷积神经网络动作识别

    本研究提出了富激活 GCN（RA-GCN）的多流图卷积网络，从尚未激活的关节中学习特征，以增强不完整骨架的动作识别模型的稳健性。与现有方法相比，RA-GCN 在 NTU RGB+D 数据集上实现了可比较的性能，并显着减轻了虚拟遮挡数据集的性能下降。

    May, 2019

  • 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

  • 基于骨架的多流自适应图卷积网络动作识别

    本文提出了一种多流注意力增强的自适应图卷积神经网络 (MS-AAGCN)，用于基于骨架的动作识别。该模型可以端到端地学习图的拓扑结构，并用空时通道注意模块提高模型注意到重要关节、帧和特征。多流框架同时建模关节和骨骼信息及其运动信息，结果在大规模数据集 NTU-RGBD 和 Kinetics-Skeleton 上都超过了现有技术水平。

    Dec, 2019

  • 神经搜索下的基于骨架的人体动作识别中的图卷积网络学习

    提出了一种自动设计的图卷积网络，用于基于骨架的动作识别，该网络通过动态图模块和多次跳跃模块增加了空间 - 时间相关性的表示能力，使用采样和记忆效率的进化策略搜索出优化架构，结果表明其效果优于现有图卷积网络。

    Nov, 2019

  • 克服拓扑集成视野：通过重新定义骨架拓扑感知增强基于骨架的动作识别

    本文研究骨骼动作识别中图卷积网络 (Graph Convolutional Networks, GCNs) 的局限性，提出了一种新的三合一策略：利用图距离编码骨骼连接，强调骨骼序列的时间平均值，以及利用 BlockGC 进行关系配置的变化修正，提高模型性能和准确率。BlockGCN 模型在 NTU RGB+D 120 数据集上表现出色，参数减少了 40% 以上。

    May, 2023

  • 基于图卷积的骨架动作识别基准模型：更强，更快，更易理解

    本论文提出一种基于图卷积网络（GCN）的高效却强大的基线模型，该模型融合了多输入分支（MIB）、残差 GCN（ResGCN）和全局部分注意力机制（PartAtt）等三个关键组件，能够更加有效地提取具有区分度的骨骼动作特征，并在大规模数据集上取得了较高的分类性能比其他最先进的方法更好的性能。

    Oct, 2020

  • 基于时空 Inception 图卷积网络的基于骨架的动作识别

    通过对图形卷积网络中的拆分、变换、合并策略进行重新设计，我们构建了一个简单而高度模块化的图形卷积网络体系结构，用于骨架序列处理中的动作识别，并证明了其优于现有基于深度学习的方法。

    Nov, 2020

  • 基于骨架的动作识别的双流自适应图卷积网络

    本研究提出了一种新的双流自适应图卷积网络 (2s-AGCN)，用于基于骨架的动作识别，通过数据驱动的方法学习网络拓扑结构，同时建立了包含一阶和二阶信息的双流框架，通过对 NTU-RGBD 和 Kinetics-Skeleton 数据集上的实验，证明了本模型的优越性。

    May, 2018

  • 基于骨架的动作识别的多尺度时空图网络

    该论文主要介绍了一种新型的骨骼动作识别模型叫做 TGN，结合了多尺度图策略来提取骨骼序列的时空特征，得到更好的实验结果。

    Dec, 2020

  • 基于部分特征的图卷积神经网络用于动作识别

    本文提出了一种基于部件图卷积网络的人体动作识别模型，该模型将骨骼图分为四个子图，并使用相对坐标和时间位移代替 3D 关节点特征，相对于使用整个骨骼图的模型，能够提高识别性能，实现了对挑战性基准数据集 NTURGB+D 和 HDM05 的骨骼动作识别的最先进水平。

    Sep, 2018