基于骨架的行为识别中图池化的应用
李卓
吴春雷
中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院 青岛 266580
摘要：图卷积网络在基于骨架的行为识别的任务中取得了良好的性能.然而并非所有的关节点都与动作的发生密切相关,这些无关的关节点阻碍了识别的精度.为此,图池化被应用到基于骨架的行为识别方法中.具体来说,首先通过一个图卷积层提取特征,随后自注意力图池化被用于去除特征较小的结点,然后继续使用图卷积网络进行特征提取并得到分类结果.通过这种方式,网络更加关注于动作发生相关的结点,而忽略那些无关结点信息所带来的影响,识别精度相应的得到提高.在两个大规模的公开数据集NTU RGB+D和Kinetics skeleton的实验证明了该方法的有效性.
关键词：基于骨架的行为识别图卷积图池化自注意力机制
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：山东省自然科学基金(ZR2020MF136)山东省重点研发计划(2019GGX101015)中央高校基本科研业务费专项(20CX05018A)
论文发表日期：2023-11-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 2557-2562 )
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