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基于多流融合网络的3D骨架人体行为识别
被引量：
4
1
作者
陈泯融
彭俊杰
曾国强
《华南师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第1期94-101,共8页
当前大多基于卷积神经网络的3D骨架人体行为识别模型没有充分挖掘骨架序列所蕴含的几何特征,为了弥补这方面的不足,文章在AIF-CNN模型的基础上进行改进,提出多流融合网络模型(MS-CNN)。在此模型中,新增一种几何特征(kernel特征)作为输入...
当前大多基于卷积神经网络的3D骨架人体行为识别模型没有充分挖掘骨架序列所蕴含的几何特征,为了弥补这方面的不足,文章在AIF-CNN模型的基础上进行改进,提出多流融合网络模型(MS-CNN)。在此模型中,新增一种几何特征(kernel特征)作为输入,起到了丰富原始特征的作用;新增多运动特征,使模型学习到更加健壮的全局运动信息。最后,在NTU RGB+D 60数据集上进行消融实验,分别在NTU RGB+D 60数据集、NTU RGB+D 120数据集上,将MS-CNN模型与19、8个行为识别模型进行对比实验。消融实验结果表明:MS-CNN模型采用joint特征与kernel特征融合,其识别准确率比与core特征融合的高;随着多运动特征的增多,MS-CNN模型的识别准确率有所提高。对比实验结果表明:MS-CNN模型在2个评估策略下的识别准确率超过了大部分对比模型(包括基准AIF-CNN模型)。
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关键词
人体行为识别
3D骨架
多流融合网络
卷积神经
网络
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职称材料
题名
基于多流融合网络的3D骨架人体行为识别
被引量：
4
1
作者
陈泯融
彭俊杰
曾国强
机构
华南师范大学计算机学院
暨南大学网络空间安全学院
出处
《华南师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第1期94-101,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61872153,61972288)。
文摘
当前大多基于卷积神经网络的3D骨架人体行为识别模型没有充分挖掘骨架序列所蕴含的几何特征,为了弥补这方面的不足,文章在AIF-CNN模型的基础上进行改进,提出多流融合网络模型(MS-CNN)。在此模型中,新增一种几何特征(kernel特征)作为输入,起到了丰富原始特征的作用;新增多运动特征,使模型学习到更加健壮的全局运动信息。最后,在NTU RGB+D 60数据集上进行消融实验,分别在NTU RGB+D 60数据集、NTU RGB+D 120数据集上,将MS-CNN模型与19、8个行为识别模型进行对比实验。消融实验结果表明:MS-CNN模型采用joint特征与kernel特征融合,其识别准确率比与core特征融合的高;随着多运动特征的增多,MS-CNN模型的识别准确率有所提高。对比实验结果表明:MS-CNN模型在2个评估策略下的识别准确率超过了大部分对比模型(包括基准AIF-CNN模型)。
关键词
人体行为识别
3D骨架
多流融合网络
卷积神经
网络
Keywords
human action recognition
3D skeleton
multi-stream fusion network
convolution neural network
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多流融合网络的3D骨架人体行为识别
陈泯融
彭俊杰
曾国强
《华南师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023
4
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