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题名基于STGCN算法的视频图像人体动作轮廓动态识别
被引量：1
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作者
张宗
石林
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机构
常州大学
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2024年第18期144-148,共5页
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基金
中石油科技计划项目(2021DQ06)。
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文摘
人体动作轮廓在视频中的呈现具有多样性和连续性。人体动作不仅涉及到时间上的变化,还包括空间上的位置关系,受其姿势、速度、方向等影响。人体动作时空信息之间的关联难以充分捕捉,导致动作轮廓识别精度较低。为此,引入时空图卷积网络(STGCN)算法,提出一种视频图像人体动作轮廓动态识别方法。文中采用OpenPose模型从视频图像中提取描述关节点位置的置信图和描述人体关节间连接情况的二维矢量场,构建人体动作骨架图。结合视频帧时间序列组建人体动作骨架时空图,将其作为STGCN模型的输入,通过时空图卷积操作充分捕捉人体动作的时空特征后,采用Softmax层获取动态识别到的视频图像人体动作轮廓;并在STGCN模型中引入两种注意力模块,强化网络特征提取能力,提高动作轮廓识别精度。实验结果表明,所提方法可以有效实现视频图像人体动作轮廓的动态识别,引入的两种注意力模块对STGCN模型进行改进,可提升其动作轮廓识别效果。
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关键词
时空图卷积网络算法
视频图像
人体动作轮廓
动态识别
注意力机制
骨架图
人体关节点
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Keywords
spatio-temporal graph convolutional network algorithm
video image
human motion contour
dynamic recognition
attention mechanism
skeleton graph
human joint point
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分类号
TN919.8-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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