Nuvarande state-of-the-art metoder för skelett-baserade åtgärdsigenkänning är främst baserade på återkommande neurala nätverk (RNN). I detta dokument föreslår vi en ny konvolutionell neurala nätverk (CNN) baserad ram för både åtgärdsklassificering och detektion. Råa skelett koordinater samt skele ton rörelse matas direkt in i CNN för etikett förutsägelse. En ny skeletttransformatormodul är utformad för att automatiskt omorganisera och välja viktiga skelettleder. Med ett enkelt 7-lagers nätverk får vi 89,3% noggrannhet vid validering av NTU:s RGB+D dataset. För att upptäcka åtgärder i otrimmade videor utvecklar vi ett fönsterförslagsnätverk för att extrahera förslag om tidssegment, som ytterligare är indelade i samma nätverk. På den senaste PKU-MMD dataset, uppnår vi 93,7% mAP, överträffar basvärdet med en stor marginal.
Europaparlamentets och rådets förordning (EG) nr 45/2001 av den 18 december 2000 om skydd för enskilda då gemenskapsinstitutionerna och gemenskapsorganen behandlar personuppgifter och om den fria rörligheten för sådana uppgifter (EGT L 8, 12.1.2001, s. 1). REF introducerar en skeletttransformatormodul för att välja viktiga skelettleder.
Skeleton-based action recognition with convolutional neural networks
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Multimedia & Expo Workshops (ICMEW)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Multimedia & Expo Workshops (ICMEW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}