Abstract-This paper tar upp problemet med mänskliga åtgärder igenkänning från sekvenser av 3D skelettdata. För detta ändamål kombinerar vi ett djupt lärande nätverk med geometriska egenskaper som extraheras från data ligger på ett icke-euklidiskt utrymme, som nyligen har visat sig vara mycket effektivt för att fånga den geometriska strukturen i den mänskliga posen. I synnerhet, vår strategi hävdar att införliva den inneboende karaktären av data som kännetecknas av Lie Group i djupa neurala nätverk och att lära sig mer lämpliga geometriska funktioner för 3D åtgärdsigenkänning problem. Först, geometriska egenskaper extraheras från 3D leder skelettsekvenser med hjälp av Lie grupp representation. Därefter är nätverksmodellen byggd från staplade enheter av 1-dimensionella CNN över den tidsmässiga domänen. Slutligen används CNN-funktioner för att träna ett LSTM-skikt för att modellera beroenden inom tidsdomänen och för att utföra åtgärdsigenkänningen. Den experimentella utvärderingen görs på tre offentliga datauppsättningar som innehåller olika utmaningar: UT-Kinect, Florence 3D-Action och MSR-Action 3D. Resultaten visar att vår strategi uppnår det mesta av den toppmoderna prestandan.
Medan arbetet REF lärde sig tillräckliga geometriska funktioner i 3D mänskliga åtgärder genom att använda Lie Group och förenade det med djupa neurala nätverk.
Action Recognition from 3D Skeleton Sequences using Deep Networks on Lie Group Features
{'venue': '2018 24th International Conference on Pattern Recognition (ICPR)', 'journal': '2018 24th International Conference on Pattern Recognition (ICPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}