【摘 要】
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基于骨架的人体动作识别方法具有姿态数据特征明显、数据量小且不易受环境干扰等优势,在动作识别领域中取得突破性进展。本文将以特定领域下的考场环境为例,采用骨架数据对考场内考生的动作进行研究。分析考生动作中存在的问题,提出两种算法。由于国内外缺少考生动作检测系统,根据实际需求开发考生动作识别系统。手工设计的人体拓扑图结构在神经网络传输中结构固定不变,提取特征时无法获取全局信息。针对此问题,提出双模注意力
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基于骨架的人体动作识别方法具有姿态数据特征明显、数据量小且不易受环境干扰等优势,在动作识别领域中取得突破性进展。本文将以特定领域下的考场环境为例,采用骨架数据对考场内考生的动作进行研究。分析考生动作中存在的问题,提出两种算法。由于国内外缺少考生动作检测系统,根据实际需求开发考生动作识别系统。手工设计的人体拓扑图结构在神经网络传输中结构固定不变,提取特征时无法获取全局信息。针对此问题,提出双模注意力时空图卷积网络。给出SGSAE模块,结合自注意力机制,对所有关节点之间的关系进行建模;给出MCA模块,引入通道注意力机制,融合通道特征。根据考生动作特点,构建考生动作数据集CAA。在自制数据集CAA中将动作识别准确率提升至53.7%;将Kinetics数据集中的Top1准确率提升至31.3%;在NTU-RGB+D60数据集中,CS的准确率提升至93.2%,CV的准确率提升至84.8%。针对动作特征相似以及时空特征无法统一建模的问题,提出多流多尺度统一时空图卷积动作识别方法。引入角度特征并给出两种角度计算方式,将节点、骨骼以及角度共同作为输入特征;给出统一时空图卷积方法,结合尺度运算,减少冗余权重。在考生动作数据集CAA中将动作识别准确率提升至60%;将Kinetics数据集中的Top1准确率提升至37.2%;在NTU-RGB+D60数据集中,CV的准确率提升至95%。针对考场内考生的动作识别任务,分析考试环境、提取考生姿态数据作为研究基础;设计并实现了考生动作识别系统。主要包含业务管理、数据管理、系统管理以及运维管理功能。使用动作识别算法检测出考生的异常动作,通过研判平台人工审核便可确定考生是否作弊。
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