Med representationseffektiviteten har den skelettbaserade mänskliga åtgärden uppmärksammats i hög grad av forskning och har ett brett spektrum av verkliga tillämpningar. Inom detta område är många befintliga metoder vanligtvis beroende av fast fysisk anslutning skelettstruktur för igenkänning, som är oförmögen att väl fånga de inneboende hög-ordning korrelationer mellan skelett leder. I detta dokument föreslår vi en ny spatio-temporal graf routing (STGR) system för skelettbaserade åtgärder erkännande, som adaptivt lär sig de inneboende hög-order konnektivitet relationer för fysisktapart skelett leder. Systemet består särskilt av två komponenter: rumslig grafrouter (SGR) och temporal grafrouter (TGR). SGR syftar till att upptäcka konnektivitetsförhållandena mellan lederna baserat på subgruppskluster längs den rumsliga dimensionen, medan TGR utforskar den strukturella informationen genom att mäta korrelationsgraderna mellan tidsbundna ledknutpunkter. Det föreslagna systemet är naturligt och sömlöst införlivat i ramen för diagramkonvolutionella nätverk (GCN) för att producera en uppsättning skelett-gemensam anslutning grafer, som vidare matas in i klassificeringsnätverken. Dessutom ges en insiktsfull analys av mottagligt fält av graf nod för att förklara nödvändigheten av vår metod. Experimentella resultat på två referensdatauppsättningar (NTU-RGB+D och Kinetics) visar effektiviteten mot den senaste tekniken.
Bin m.fl. I REF föreslås ett schema för spatiotemporal grafrouting (STGR) för skelettbaserad åtgärdsigenkänning, som lär sig både rumslig konnektivitet och tidsuppkoppling.
Spatio-Temporal Graph Routing for Skeleton-based Action Recognition
{'venue': 'AAAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}