Jan, 2023

基于卷积神经网络的基于骨架的人体动作识别

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TL;DR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。
skeleton-based action recognitionhuman action recognition datasetsgraph neural network (gcn)convolutional neural networks (cnn)ntu-60 dataset
发现论文，激发创造
  • 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

  • 基于骨骼的动作识别再探讨

    本文提出了基于 3D 热力图堆叠的 PoseC3D 方法，相较于基于图卷积网络的方法，能够更有效地学习时空特征、更具鲁棒性，并且适用于多人场景，同时在处理过程中也更加易于与其它视觉模态进行结合。在四个具有挑战性的数据集中，PoseC3D 方法均取得了卓越表现。

    Apr, 2021

  • 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 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 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

  • 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

  • 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