Mänsklig actionigenkänning i 3D-skelettsekvenser har dragit till sig mycket forskning. Nyligen, Long Short-Term Memory (LSTM) nätverk har visat lovande prestanda i denna uppgift på grund av sina styrkor i att modellera beroenden och dynamik i sekventiella data. Eftersom inte alla skelettleder är informativa för åtgärdsigenkänning, och de irrelevanta lederna ofta för med sig buller som kan försämra prestandan, måste vi ägna mer uppmärksamhet åt de informativa. Det ursprungliga LSTM-nätverket har dock inte någon explicit uppmärksamhetsförmåga. I detta dokument föreslår vi en ny klass av LSTM-nätverk, Global Context-Aware Attention LSTM (GCA-LSTM), för skelettbaserad åtgärdsigenkänning. Detta nätverk kan selektivt fokusera på de informativa lederna i varje ram av varje skelettsekvens genom att använda en global sammanhangscell. För att ytterligare förbättra vårt näts uppmärksamhetsförmåga inför vi också en mekanism för återkommande uppmärksamhet, med vilken nätverkets uppmärksamhetsprestanda kan förbättras gradvis. Dessutom föreslår vi ett stegvist utbildningsprogram för att utbilda vårt nätverk på ett effektivt sätt. Vår strategi uppnår toppmodern prestanda på fem utmanande referensdatauppsättningar för skelettbaserad åtgärdsigenkänning.
Liu m.fl. REF föreslog ett GCA-LSTM-nätverk (Global Context-Aware long-term memory), som introducerar en återkommande uppmärksamhetsmodell för LSTM och därmed selektivt fokuserar på de informativa kopplingarna med avseende på global kontextinformation.
Skeleton Based Human Action Recognition with Global Context-Aware Attention LSTM Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}