Abstract-The rörelseanalys av mänskliga skelett är avgörande för mänskliga åtgärder erkännande, som är en av de mest aktiva ämnena i datorseende. I detta dokument föreslår vi en fullständig end-to-end action-attending grafiskt neurala nätverk (A 2 GNN) för skelett-baserad åtgärdsigenkänning, där varje oregelbunden skelett är strukturerad som en oriktad attribut diagram. För att extrahera hög nivå semantisk representation från skelett, utför vi den lokala spektral graffiltrering på konstruerade attribut grafer som standard bild convolution operation. Med tanke på att inte alla leder är informativa för åtgärdsanalys, vi utformar en actionatending lager för att upptäcka de framträdande åtgärder enheter (AU) genom att anpassa vikta skelettlederna. Häri filtreringssvaren parameteriseras till en viktningsfunktion som inte är relevant för ordningen av inmatningsnoder. För att ytterligare koda kontinuerliga rörelsevariationer samlas de djupa drag som man lärt sig från skelettgrafik längs på varandra följande temporalskivor och matas sedan in i ett återkommande gated-nätverk. Slutligen integreras spektralgrafikfiltrering, handlingsförlängning och återkommande tidskodning för att gemensamt träna för att ge ett robust igenkännande av åtgärder och för att förstå mänskliga handlingar. För att utvärdera vår A 2 GNN, genomför vi omfattande experiment på fyra referensskelettbaserade åtgärder dataset, inklusive den storskaliga utmanande NTU RGB + D dataset. De experimentella resultaten visar att vårt nätverk uppnår toppmoderna prestationer.
Nyligen, grafiska neurala nätverk REF uppnå den toppmoderna prestanda på skelettet baserad erkännande uppgift.
Action-Attending Graphic Neural Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science', 'Mathematics']}