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题名投影子空间下人体动作序列预测研究
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作者
岳晓玉
章璐璐
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机构
南京工业大学
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2025年第16期45-49,共5页
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基金
江苏省社会科学基金项目研究成果(22TYB012)。
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文摘
为全面提取不同视角下的动作特征,提高对视角变化的鲁棒性,提出一种投影子空间下人体动作序列预测方法。在投影子空间下,将Kinect相机采集的3D人体动作转换成主视图、左视图与俯视图不同视角的2D人体动作序列;所采用的多邻域全局自适应图神经网络以自适应图卷积为编码器,在3个视角的2D人体动作序列内全面提取各视角的2D人体动作序列特征,提高网络对视角变化的鲁棒性;再以基于多邻域全局自适应图卷积的门控循环单元为解码器,结合人体动作序列特征,得到各视角下的人体动作序列预测结果;最后采用融合模块,通过投票融合策略融合各视角的动作序列预测结果,得到最终预测结果。实验结果表明:所提方法可有效转换3D人体动作,得到2D人体动作序列;还能够有效预测人体动作序列,且不同视角下动作序列预测的决定系数均较高,即预测精度较高。
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关键词
人体动作序列预测
投影子空间
2D动作
特征提取
自适应图卷积
门控循环单元
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Keywords
human action sequence prediction
projection subspace
2D action
feature extraction
adaptive graph convolution
gated recurrent unit
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分类号
TN915.04-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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