2.2 基于骨架行为识别 人体骨骼和关节轨迹对光照变化和场景变化具有鲁棒性,且深度传感器或姿态估计算法精度高,易于获取。因此,有一种广泛的基于骨架的动作识别方法。这些方法可以分为基于特征的手工方法和深度学习方法。第一种方法设计了几个手工制作的特征来捕捉关节运动的动力学。 这些可能是关节轨迹的协方差矩阵,关节...
本文的主要贡献包括：提出了一种用于动态骨架建模的通用基于图的方法——ST-GCN，这是第一个将基于图的神经网络应用于该任务的方法；提出了设计卷积核的原则，满足ST-GCN在基于骨骼的动作识别任务中的具体需求；在两个大规模的基于骨骼的动作识别数据集上，与以往方法相比，本文提出的模型获得了更好的性...