I detta dokument presenteras en ny ram för erkännande av mänskliga åtgärder från en 3D-skelettsekvens. Tidigare studier utnyttjar inte fullt ut de tidsmässiga sambanden mellan videosegment i en mänsklig handling. Vissa studier framgångsrikt använt mycket djupa Convolutional Neural Network (CNN) modeller men ofta lider av databrist problem. I denna studie segmenterar vi först en skelettsekvens till distinkta temporalsegment för att utnyttja korrelationerna mellan dem. De tidsmässiga och rumsliga egenskaperna hos en skelettsekvens extraheras sedan samtidigt genom att använda en fin-till-koarse (F2C) CNN-arkitektur optimerad för mänskliga skelettsekvenser. Vi utvärderar vår föreslagna metod på NTU RGB+D och SBU Kinect Interaktion Dataset. Det uppnår 79,6% och 84,6% av noggrannheten på NTU RGB+D med korsobjekt respektive korsvisa protokoll, som är nästan identiska med den senaste prestandan. Dessutom, vår metod avsevärt förbättrar noggrannheten av åtgärder i två-personers interaktioner.
Referensreferensreferensen utformade en fin-till-koarse Deep Convolutional Neural Network (CNN) tillsammans med fullt anslutna lager som extraherar spatio-temporala och rumsliga funktioner i en nyckelpunktskoordinatsekvens.
A Fine-to-Coarse Convolutional Neural Network for 3D Human Action Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}