Under de senaste åren har skelettbaserad åtgärdsigenkänning blivit ett populärt 3D-klassificeringsproblem. State-of-theart metoder representerar vanligtvis först varje rörelse sekvens som en högdimensionell bana på en Lie grupp med en ytterligare dynamisk tid förvrängning, och sedan ytligt lära sig gynnsamma Lie grupp funktioner. I detta dokument införlivar vi Lie-gruppstrukturen i en djup nätverksarkitektur för att lära oss mer lämpliga Lie-gruppfunktioner för 3D-insatsigenkänning. Inom nätverksstrukturen designar vi rotationskartläggningslager för att omvandla inmatningen Lie-gruppen till önskvärda funktioner, som är bättre anpassade i tidsdomänen. För att minska den höga funktionsdimensionen är arkitekturen utrustad med rotationslager för elementen på Lie-gruppen. Dessutom föreslår vi ett logaritmkartläggningsskikt för att kartlägga de resulterande mångfaldiga data till ett tangentutrymme som underlättar tillämpningen av regelbundna utdatalager för den slutliga klassificeringen. Utvärderingar av det föreslagna nätverket för standardiserade 3D-data för erkännande av mänskliga åtgärder visar tydligt att det är överlägset befintliga grunda Lie-grupper med inlärningsmetoder och de flesta konventionella metoder för djupinlärning.
Baserat på intuitionen att de traditionella Lie-gruppens funktioner kan vara för ytliga för att lära sig en robust igenkänningsalgoritm för skelettdata, Huang et al REF införlivade Lie-gruppens struktur i djupt lärande, för att omvandla den högdimensionella Lie-gruppens bana till tidsanpassade Lie-gruppfunktioner för skelettbaserad actionigenkänning.
Deep Learning on Lie Groups for Skeleton-Based Action Recognition
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}