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.
Zhu m.fl. REF lade till en mixednorm legalization term till en RNN kostnadsfunktion för att lära sig co-occurence egenskaper skelett leder för åtgärd klassificering.
Co-occurrence Feature Learning for Skeleton based Action Recognition using Regularized Deep LSTM Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}