【摘 要】
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针对传统动作识别算法不易区分相似动作的问题,提出一种基于深度关节与手工表观特征融合的动作识别方法.首先将关节空域位置及约束输入具有时空注意力机制的长短期记忆(LSTM)模型中,获取时空加权且高可分的深度关节特征;然后引入热图定位关键帧及关节,手工提取关键关节周围表观特征以作为深度关节特征有效补充;最后基于双流网络逐帧融合表观特征及深度骨骼特征来实现相似动作有效判别.仿真结果表明,与主流方法相比,所提方法能有效区分相似动作,进而显著提升动作准确率.
【机 构】
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浙江理工大学信息学院,浙江杭州 310018;大连大学信息工程学院,辽宁大连 116622;大连大学信息工程学院,辽宁大连 116622
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针对传统动作识别算法不易区分相似动作的问题,提出一种基于深度关节与手工表观特征融合的动作识别方法.首先将关节空域位置及约束输入具有时空注意力机制的长短期记忆(LSTM)模型中,获取时空加权且高可分的深度关节特征;然后引入热图定位关键帧及关节,手工提取关键关节周围表观特征以作为深度关节特征有效补充;最后基于双流网络逐帧融合表观特征及深度骨骼特征来实现相似动作有效判别.仿真结果表明,与主流方法相比,所提方法能有效区分相似动作,进而显著提升动作准确率.
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