【摘 要】
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基于3D骨架的动作识别技术现已成为人机交互的重要手段。为了提高3D动作识别的精度,文中提出一种将3D骨架特征和2D图片特征进行融合的双流神经网络。其中一个网络处理3D骨架序列,另一个网络处理2D图片。最后再将二者的特征进行融合,以提高识别精度。相较于单独使用3D骨架的动作识别,文中所使用的方法在NTU_RGBD数据集以及SYSU数据集上都有了很大的精度提升。
【机 构】
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上海交通大学电子信息与电气工程学院
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基于3D骨架的动作识别技术现已成为人机交互的重要手段。为了提高3D动作识别的精度,文中提出一种将3D骨架特征和2D图片特征进行融合的双流神经网络。其中一个网络处理3D骨架序列,另一个网络处理2D图片。最后再将二者的特征进行融合,以提高识别精度。相较于单独使用3D骨架的动作识别,文中所使用的方法在NTU_RGBD数据集以及SYSU数据集上都有了很大的精度提升。
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