Mänsklig handlingsigenkänning är en viktig uppgift i datorseendet. Att ta fram diskriminerande rumsliga och tidsmässiga funktioner för att modellera de rumsliga och tidsmässiga evolutionerna av olika handlingar spelar en viktig roll för att utföra denna uppgift. I detta arbete föreslår vi en end-to-end rumslig och temporal uppmärksamhet modell för mänskliga åtgärder erkännande från skelettdata. Vi bygger vår modell ovanpå Recurrent Neural Networks (RNN) med Long Short-Term Memory (LSTM), som lär sig att selektivt fokusera på diskriminerande leder av skelett inom varje ram av ingångarna och betalar olika nivåer av uppmärksamhet till resultaten av olika ramar. För att säkerställa en effektiv utbildning av nätverket föreslår vi dessutom en legaliserad förlust av korsentropi för att driva på inlärningsprocessen och utveckla en gemensam utbildningsstrategi i enlighet därmed. Experimentella resultat visar hur effektiv den föreslagna modellen är, både när det gäller SBU:s och den för närvarande största NTU:s datauppsättning.
Sång och al. I REF föreslås en modell för fysisk och tidsbunden uppmärksamhet för erkännande av åtgärder.
An End-to-End Spatio-Temporal Attention Model for Human Action Recognition from Skeleton Data
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}