Skeleton-baserad åtgärdsigenkänning är en viktig uppgift som kräver en adekvat förståelse av rörelseegenskaperna hos en mänsklig handling från den givna skelettsekvensen. Nya studier har visat att utforska rumsliga och temporal funktioner i skelettet sekvens är avgörande för denna uppgift. Men hur man effektivt extraherar diskriminativa rumsliga och temporala funktioner är fortfarande ett utmanande problem. I detta dokument föreslår vi en ny uppmärksamhet förbättrad Graph Convolutional LSTM Network (AGC-LSTM) för mänskliga åtgärder igenkänning från skelettdata. Den föreslagna AGC-LSTM kan inte bara fånga discriminativa funktioner i rumslig konfiguration och temporal dynamik utan också utforska co-occurrence förhållandet mellan rumsliga och temporal domäner. Vi presenterar också en temporal hierarkisk arkitektur för att öka tidskänsliga fält i det översta AGC-LSTM-skiktet, vilket ökar förmågan att lära sig den semantiska representationen på hög nivå och avsevärt minskar beräkningskostnaden. För att välja diskriminativ rumslig information används dessutom uppmärksamhetsmekanismen för att öka informationen om viktiga kopplingar i varje AGC-LSTM-skikt. Experimentella resultat på två dataset ges: NTU RGB+D dataset och Northwestern-UCLA dataset. Jämförelseresultaten visar hur effektivt vårt tillvägagångssätt är och visar att vårt tillvägagångssätt överträffar de senaste metoderna på båda datauppsättningarna.
................................................................................................................ REF presenterade ett uppmärksamhetshöjande diagramkonvolutionellt LSTM-nätverk (AGC-LSTM).
An Attention Enhanced Graph Convolutional LSTM Network for Skeleton-Based Action Recognition
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}