Jul, 2023

基于多尺度时空骨架匹配的一次性动作识别

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TL;DR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。
one-shot skeleton action recognitionmulti-scale spatial-temporal feature matchingskeleton datalarge-scale datasetsstate-of-the-art
发现论文，激发创造
  • 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

  • 基于骨架的多粒度时空图神经网络学习用于动作识别

    本文提出了一种新的基于骨架的动作分类方法，使用多层次空间时间图网络联合建模粗粒度和细粒度骨架运动模式，并采用双头图网络和跨头部通信策略来提取两个时空分辨率的特征，实验证明该方法在三个大规模数据集上取得了最先进的性能。

    Aug, 2021

  • 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

  • 基于骨架数据的共现特征学习，在层次聚合中进行动作识别和检测

    本文提出了一种用于骨架动作识别的卷积共现特征学习框架，其中不同层次的上下文信息逐步聚合，并使用全局空间聚合方案和两流范例来整合原始骨架坐标及其时序差异。实验证明，我们的方法在行动识别和检测基准测试中持续优于其他最新技术。

    Apr, 2018

  • Skeleton-DML: 基于骨架的单次动作识别的深度度量学习

    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％。

    Dec, 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

  • 基于骨架序列和 RGB 帧的多模态特征融合网络用于动作识别

    本文研究动作识别，提出一种基于多模态特征融合网络的方法，将骨架序列和 RGB 帧的关键信息相结合，以此保留补充信息的同时大大降低了其网络的复杂性。实验表明，所提出的模型能够与现有最先进的方法相比取得竞争性的表现。

    Feb, 2022

  • Skeleton-Contrastive 3D 行为表示学习

    本论文提出了一种基于骨架的行为识别的自监督学习方法，通过噪声对比估计学习骨架表示的不变性以及各种增强策略。该方法在 PKU 和 NTU 数据集上进行了验证，并在多个下游任务中实现了最新水平。

    Aug, 2021

  • 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