基于骨架的雙模注意力時(shí)空?qǐng)D卷積網(wǎng)絡(luò)人體動(dòng)作識(shí)別方法

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摘要： 人體動(dòng)作識(shí)別已成為當(dāng)今熱門研究領(lǐng)域之一，基于骨架的人體動(dòng)作識(shí)別方法因其能夠明確展現(xiàn)人體動(dòng)作而備受關(guān)注。針對(duì)提取特征時(shí)手工設(shè)計(jì)的人體拓?fù)鋱D無法獲取全局信息、存在大量冗余信息等問題，提出一個(gè)雙模注意力時(shí)空?qǐng)D卷積網(wǎng)絡(luò)，充分利用了對(duì)動(dòng)作識(shí)別起關(guān)鍵作用的節(jié)點(diǎn)信息。首先，提出SGSAE模塊，使用自注意力機(jī)制對(duì)所有關(guān)節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系進(jìn)行建模，實(shí)現(xiàn)對(duì)節(jié)點(diǎn)信息全局特征的提取，并且在網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程中優(yōu)化圖的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，最終獲得適應(yīng)各種數(shù)據(jù)樣本的圖拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)；其次，按不同權(quán)重融合節(jié)點(diǎn)的全局特征與局部特征；最后，將通道注意力機(jī)制引入到網(wǎng)絡(luò)模型中，提出MCA模塊融合通道特征，減少大量冗余信息，提高動(dòng)作識(shí)別精度。（剩余11019字）