雙粒度特征融合圖卷積網(wǎng)絡(luò)在人體行為識別中的應(yīng)用

摘要： 圖網(wǎng)絡(luò)方法在基于三維人體骨架數(shù)據(jù)進行人體行為識別的任務(wù)上占據(jù)了主導(dǎo)地位，但相關(guān)方法往往參數(shù)龐大且計算成本高昂。針對這一問題，提出一種改進的圖網(wǎng)絡(luò)（MTGCN）模型。該模型通過融合表征粗粒度信息的元動作和細粒度的關(guān)節(jié)點特征來有效捕捉身體運動過程中的全局變化趨勢及局部運動細節(jié)，同時通過人體不同分肢在時間和空間上不同尺度的特征聚合來保證行為識別的準(zhǔn)確性。在NTURGBD+120數(shù)據(jù)集... （共14頁）