Dec, 2020

Skeleton-DML: 基于骨架的单次动作识别的深度度量学习

PDF
TL;DR本文提出了一个以深度度量学习为基础的单次动作识别方法，使用图像骨骼表示法，在嵌入空间中训练模型，在 NTU RGB+D 120 数据集中，实现了单次动作识别协议最新的 3.3％提升，在附加数据增强后提高了超过 7.7％。
发现论文，激发创造
  • SL-DML: 用于多模式单次动作识别的信号水平深度指标学习

    使用度量学习方法，将我们提出的一种基于信号级别的解决方案编码成图像并提取特征，通过三元组损失学习特征嵌入，进而在嵌入空间的最近邻搜索中解决行为识别问题，并在 NTU RGB + D 120 数据集上取得了比基准方法更好的性能，还能够很好地泛化到其他数据集上。

    Apr, 2020

  • 零样本基于骨架的动作识别的信息补偿框架

    从信息论的角度设计信息补偿学习框架，通过多粒度语义交互机制来提高零样本动作识别准确性，并提出多层次对齐方法对动作类别的信息进行补偿，利用新的损失函数采样方法获得紧密且鲁棒的表示，进而通过合成多粒度语义嵌入形成适当的分类决策面，验证多粒度语义特征有助于区分具有相似视觉特征的动作簇。

    Jun, 2024

  • 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

  • 基于多尺度时空骨架匹配的一次性动作识别

    本文提出一种新的一次性骨架动作识别技术，通过多尺度空间和时间特征匹配处理骨架动作识别，实现了优秀、卓越的一次性骨架动作识别，并在诸多大规模数据集上，持续超越当前最先进的方法。

    Jul, 2023

  • 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

  • 使用预训练的深度骨架特征和提示引导的零 - shot 异常动作识别

    运用无监督异常行为识别方法，基于骨架提取特征，提出了具有领域无关性、鲁棒性和零样本学习框架，通过用户提示嵌入与骨架特征的相似度计分，间接补充正常行为，加强了基于骨架的方法的可靠性，能够有效地识别异常事件。

    Mar, 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

  • 骨架动作识别，未来何去何从？

    本文研究骨架为基础的人体动作识别的当前和未来发展方向，以 Skeletics-152、Skeleton-Mimetics、Metaphorics 和 NTU-120 等数据集作为研究对象，旨在评估现有方法和数据集的优劣，并开辟人体动作识别的新领域。

    Jul, 2020

  • MS$^2$L：基于骨架的动作识别的多任务自监督学习

    本文探讨了基于自监督学习的骨骼动作识别中的表征学习问题，提出了一种多任务自监督学习的方法，包括运动预测、拼图识别和对比学习等方法。实验表明该方法在不同配置下的动作分类器上表现出优异的性能。

    Oct, 2020

  • 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