Abstrakt. 3D handlingsigenkänning -analys av mänskliga åtgärder baserade på 3D skelettdata - blir populär nyligen på grund av dess koncishet, robusthet, och vy-invariant representation. Nya försök till detta problem föreslog att man skulle utveckla RNN-baserade inlärningsmetoder för att modellera det kontextuella beroendet inom det tidsmässiga området. I detta dokument utvidgar vi denna idé till spatio-temporala domäner för att analysera de dolda källorna till handlingsrelaterad information inom inmatningsdata över båda domänerna samtidigt. Inspirerad av det mänskliga skelettets grafiska struktur föreslår vi ytterligare en kraftfullare trädstrukturbaserad traversell metod. För att hantera buller och ocklusion i 3D-skelettdata, introducerar vi ny gating mekanism inom LSTM för att lära sig tillförlitligheten av de sekventiella indata och därmed justera dess effekt på uppdatering av den långsiktiga kontextinformation som lagras i minnescellen. Vår metod uppnår state-of-the-art prestanda på 4 utmanande referensdatauppsättningar för 3D human action analys.
Liu m.fl. I REF föreslogs en trädstrukturbaserad transversell metod för att modellera en människas 3D-skelett i rumslig-temporal domän.
Spatio-Temporal LSTM with Trust Gates for 3D Human Action Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}