【摘 要】
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随着计算机视觉和人工智能等热门学科的发展,人体动作识别在视频监控、人机交互以及医疗健康等领域扮演着越来越重要的角色。传统的RGB视频人体动作识别容易受到光流、背景、身体尺度和视角等因素的干扰,在卷积过程中骨骼数据特征不易获取。为了克服传统RGB视频动作识别的缺陷,本文选择基于骨骼序列的人体动作识别作为研究方向,结合图神经网络和深度学习方法,围绕人体骨骼序列数据的获取、自学习图卷积网络的构建、融合注
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随着计算机视觉和人工智能等热门学科的发展,人体动作识别在视频监控、人机交互以及医疗健康等领域扮演着越来越重要的角色。传统的RGB视频人体动作识别容易受到光流、背景、身体尺度和视角等因素的干扰,在卷积过程中骨骼数据特征不易获取。为了克服传统RGB视频动作识别的缺陷,本文选择基于骨骼序列的人体动作识别作为研究方向,结合图神经网络和深度学习方法,围绕人体骨骼序列数据的获取、自学习图卷积网络的构建、融合注意力的自学习图卷积网络的构建和最终的人体动作识别系统等四个问题展开深入研究。首先,针对人体骨骼姿态数据的获取,本文构建了基于OpenPose姿态估计的算法环境,并分析了OpenPose算法的工作原理和人体骨骼序列数据的获取过程。其次,提出了一种自学习P矩阵的时空图卷积网络（PST-GCN）人体动作识别方法,对输入不规则的骨骼数据进行高效图卷积运算的同时,能够自适应地改变图卷积网络结构,提高了模型的灵活性,使得相似动作能够更好地识别。在此基础上,本文融合了一种空间和通道注意力模块,构建了融合注意力的自学习图卷积网络,以此来加强关节点特征间的空间联系和时序通道特征。利用本文方法PA-GCN在公开数据集NTU-RGBD的Cross-Subject和Cross-View标准测试,分别取得了86.9%和94.5%的识别率。在Kinetics数据集Top1和Top5标准下分别取得34.9%、57.1%的识别率。超过了目前部分关注度较高的研究,体现了较高的准确性和良好的识别性能。最后,基于本文提出的融合注意力的自学习图卷积人体动作识别模型（PAGCN）,利用PyQt5和OpenPose设计了一款人体动作识别系统,通过多名测试者制作的数据样本对系统的动作估计和动作识别功能进行了测试,测试结果表明系统功能完善,具有良好的准确性和稳定性。
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