skeleton-based human action recognition | BriefGPT

关键词skeleton-based human action recognition

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视觉语言与骨骼的融合：逐步蒸馏和跨模态知识用于 3D 动作表示学习
基于骨骼的动作识别的训练方法之一是基于监督学习的独热分类，这需要大量的预定义动作类别注释；而基于自监督学习的方法涉及预处理任务中的骨架变换，可能会损害骨架结构。为了解决这些挑战，我们引入了一种新颖的基于骨骼的训练框架（C$^2$VL），基于
PDFa month ago
用于动作识别的人体骨架主动生成网络
提出一种新的主动生成网络（AGN）用于骨骼人体动作识别，通过运动风格转换自适应学习不同的动作类别以生成新的动作，解决了数据生成方法在保证动作的时间一致性和多样性方面的挑战。
PDF5 months ago
DD-GCN: 基于有向扩散图卷积网络的基于骨骼的人体行为识别
构建了指向性扩散图进行动作建模，引入了活动分割策略以优化图卷积核的权重共享机制，提出了时空同步编码器用于嵌入同步时空语义，并通过在三个公共数据集上的实验验证了我们方法的最先进性能。
PDF10 months ago
基于骨架的动作识别的高性能推断图卷积网络
介绍了通过重参数化和超参数化技术，分别提出了两种新的高性能推理图卷积网络 HPI-GCN-RP 和 HPI-GCN-OP，其中 HPI-GCN-OP 在维持相同准确率的情况下，比 HD-GCN 快 4.5 倍，同时在两个基于骨架的动作识别数
PDFa year ago
ICCV无监督 3D 动作表示学习的骨架云上色
通过无监督学习和骨骼云彩化技术，在没有标注的骨骼序列数据中学习骨骼表示，并使用自编码器框架从由骨骼关节的人工彩色标签中学习时空特征，实现 3D 动作识别。在 NTU RGB+D 和 NW-UCLA 数据集上的实验结果表明，所提出的方法在无监
PDF3 years ago
AAAISkeletonVis：面向人体动作识别模型的对抗攻击交互可视化
本文介绍了针对骨架人体动作识别技术面临的对抗攻击问题的解决方案 SkeletonVis，通过可视化来帮助人们了解攻击如何误导姿势检测模型做出错误预测。
PDF3 years ago
基于骨骼的动作识别的时空转换器网络
本文提出了一种新的空时变换器网络（ST-TR），该网络利用 Transformer 自我注意机制对 3D 骨架中的关节之间的依赖关系进行建模。空间自我注意模块（SSA）用于理解不同身体部位之间的帧内相互作用，而时间自我注意模块（TSA）用于
PDF4 years ago
用于鲁棒的基于骨架的动作识别的 Richly Activated Graph Convolutional Network
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。
PDF4 years ago
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
PDF4 years ago
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
PDF5 years ago
IJCAI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。
PDF6 years ago