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針對3D人體骨架序列動(dòng)作識別這一問題，提出了一種結(jié)合了局部特征融合的時(shí)間卷積網(wǎng)絡(luò)方法。首先，對個(gè)動(dòng)作中整個(gè)骨架序列的所有關(guān)節(jié)點(diǎn)的空間位置變化進(jìn)行建模，提取其骨架序列的全局空間特征;然后，根據(jù)人體關(guān)節(jié)點(diǎn)及連接關(guān)系的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)將全局空間特征劃分為人體局部空間特征，并將得到的局部空間特征分別作為對應(yīng)TCN的輸入，進(jìn)而學(xué)習(xí)各關(guān)節(jié)內(nèi)部的特征關(guān)系;最后，對輸出的各部分特征向量進(jìn)行融合，學(xué)習(xí)各部分關(guān)節(jié)之間的協(xié)作關(guān)系，從而完成對動(dòng)作的識別。運(yùn)用該方法在當(dāng)前最具挑戰(zhàn)性的數(shù)據(jù)集 NTU-RGB+D進(jìn)行了分類識別實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，與已有的基于CNN，LSTM以及TCN的方法相比，其在對象交叉（ cross-subject）和視圖交叉（ cross-view）的分類準(zhǔn)確率上分別提高到了79.%和84.。
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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