Skeleton baserad handlingsigenkänning skiljer mänskliga handlingar med hjälp av banor i skelett leder, som ger en mycket bra representation för att beskriva åtgärder. Med tanke på att återkommande neurala nätverk (RNN) med Long Short-Term Memory (LSTM) kan lära sig funktionsrepresentationer och modellera långsiktiga tidsmässiga beroenden automatiskt, föreslår vi en endto-end fullt ansluten djup LSTM-nätverk för skelettbaserad åtgärdsigenkänning. Inspirerade av observationen att samtidiga förekomster av lederna i sig kännetecknar mänskliga handlingar, tar vi skelettet som ingång vid varje tid slits och införa en ny legaliseringsschema för att lära sig co-occurence egenskaper skelett leder. För att effektivt träna det djupa LSTM-nätverket föreslår vi en ny avhoppsalgoritm som samtidigt fungerar på portarna, cellerna och utgångssvaren hos LSTM-neuronerna. Experimentella resultat av tre datauppsättningar för erkännande av mänskliga åtgärder visar konsekvent hur effektiv den föreslagna modellen är.
I REF utnyttjas dubbelriktad LSTM för att modellera långsiktiga och kortsiktiga egenskaper hos skelettdynamiken.
Co-occurrence Feature Learning for Skeleton based Action Recognition using Regularized Deep LSTM Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}