Mänskliga handlingar kan representeras av skelettledernas banor. Traditionella metoder modellerar i allmänhet den rumsliga strukturen och temporal dynamiken hos det mänskliga skelettet med handgjorda egenskaper och känner igen mänskliga handlingar genom väl utformade klassificeringar. I detta dokument, med tanke på att återkommande neurala nätverk (RNN) kan modellera den långsiktiga kontextuell information av temporal sekvenser väl, föreslår vi en end-to-end hierarkisk RNN för skelettbaserade åtgärder erkännande. Istället för att ta hela skelettet som ingång, delar vi upp det mänskliga skelettet i fem delar enligt människans fysiska struktur, och matar sedan dem separat till fem subnät. Allteftersom antalet lager ökar, är de representationer som extraheras av subnäten hierarkiskt sammansmälta för att vara ingångar av högre skikt. De slutliga representationerna av skelettsekvenserna matas in i ett enda lager perceptron, och den tidsmässigt ackumulerade produktionen av perceptronet är det slutliga beslutet. Vi jämför med fem andra djupa RNN-arkitekturer som härletts från vår modell för att verifiera effektiviteten i det föreslagna nätverket, och även jämföra med flera andra metoder på tre allmänt tillgängliga dataset. Experimentella resultat visar att vår modell uppnår den toppmoderna prestandan med hög beräkningseffektivitet.
Till exempel Du et al. REF föreslog en end-to-end hierarkisk RNN-LSTM för modellering av lokala rörelser i en kroppsdel där alla skelettramar delades in i fem delar enligt den mänskliga fysiska strukturen.
Hierarchical recurrent neural network for skeleton based action recognition
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}