【摘 要】
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近年来,随着人工智能技术的飞速发展,家庭助老机器人相关技术日渐发展成熟,该技术可以有效地缓解老龄化带来的问题。在家庭助老机器人中行为识别技术是该研究领域的关键问题之一,然而现有的行为识别技术还不够完善,其中存在许多缺陷。为了提高家庭助老机器人的性能,本文针对存在的问题,提出一种基于快慢混合图卷积网络（Graph Convolution Network,GCN）的骨骼数据的人体行为识别技术。首先,在
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近年来,随着人工智能技术的飞速发展,家庭助老机器人相关技术日渐发展成熟,该技术可以有效地缓解老龄化带来的问题。在家庭助老机器人中行为识别技术是该研究领域的关键问题之一,然而现有的行为识别技术还不够完善,其中存在许多缺陷。为了提高家庭助老机器人的性能,本文针对存在的问题,提出一种基于快慢混合图卷积网络（Graph Convolution Network,GCN）的骨骼数据的人体行为识别技术。首先,在现有的GCN模型中,针对GCN受物理结构图影响难以在不相邻关节点之间构建连接的问题,提出了混合图卷积网络模型。该模型在GCN中加入可学习参数和传统卷积神经网络层,有效地克服了物理图造成的局限性缺陷。在此基础上,为了进一步提升网络的性能,提出时空双维度注意力机制,将该机制引入到混合图卷积模型中,提高了行为识别的准确率。其次,在人体动作数据中存在多种变化速率的特征,然而现有基于GCN的行为识别算法中,GCN模型均为单一的网络结构,难以捕捉动作序列中不同变化速率的特征。针对此问题,本文提出一种快慢GCN结构,该结构由两支不同速率的GCN组成,分别处理人体动作中的静态区域和动态区域,增强了网络的特征提取能力。再次,人体的动作的类别仅通过关节点位置变化难以准确判定。因此本文通过对原始关节点数据进行处理,重新定义描述动作的数据,提出一种新的骨骼角度数据。将该种数据加入特征提取网络中,构建成一个多流结构的行为识别网络,提高了数据的全面性。最后,在NTU RGB+D 60、Kinetics-skeleton数据集上对本文提出的模型进行实验验证。将实验结果与其他方法进行对比,本文提出的模型有效地提高了行为识别的准确率。
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