基于运动特征的骨骼行为识别方法

作     者：孙浩 何宏 汪焰兵 朱子豪 SUN Hao;HE Hong;WANG Yan-bing;ZHU Zi-hao

作者机构：上海理工大学健康科学与工程学院上海200093 

基　　金：国家科技部基金项目(G2021013008、2020YFC2005802) 上海市科学技术委员会基金项目(18070503000) 上海理工大学医工交叉重点基金项目(1020308405、1022308502) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2024年第45卷第6期

页      码：1836-1842页

摘      要：针对现有的骨骼行为识别方法对人体行为的运动信息利用不足的问题,提出一种基于运动特征的时空注意力图卷积(STA-GCN)行为识别模型。对动作捕捉设备采集到的关节点运动轨迹和速度信息进行建模,在时间和空间构建注意力权重矩阵,结合图卷积网络进行特征提取,能够关注到具有判别力的关节点和时间帧。通过在自建动作捕捉数据集和NTU-RGB+D数据集的CS和CV标准上进行实验,其结果表明,该模型增强了对人体骨骼行为信息的理解能力,验证了模型对行为识别的有效性。

主 题 词：行为识别 深度学习 动作捕捉 骨骼信息 特征提取 图卷积 时空注意力 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2024.06.032

馆 藏 号：203128271...