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混合多通道联合学习和双分支注意力融合的动作识别
1
作者
卢少同
王传旭
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第8期145-154,共10页
针对现有骨架动作识别方法对不同通道之间的时空特征提取不充分,以及难以充分融合不同尺度特征的问题,提出混合多通道联合学习和双分支注意力融合的动作识别模型。通过构建混合多通道图拓扑结构,联合学习关节在不同通道之间的相似性和...
针对现有骨架动作识别方法对不同通道之间的时空特征提取不充分,以及难以充分融合不同尺度特征的问题,提出混合多通道联合学习和双分支注意力融合的动作识别模型。通过构建混合多通道图拓扑结构,联合学习关节在不同通道之间的相似性和差异性,从而实现了对不同通道之间的时空特征提取。同时,提出接受域多样化的双分支注意力融合模块,通过注意力机制动态分配局部和全局特征权重以实现不同尺度信息之间的上下文相关性融合。该模型在两个公共数据集NTU-RGB+D 60和NTU-RGB+D 120上进行了多组对比实验。实验结果表明,在NTU-RGB+D 60和NTU-RGB+D 120数据集上的分类准确率分别达到了96.5%和90.7%。
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关键词
动作识别
混合多通道特征聚合
注意力融合
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题名
混合多通道联合学习和双分支注意力融合的动作识别
1
作者
卢少同
王传旭
机构
青岛雅合科技发展有限公司
青岛科技大学信息科学技术学院
出处
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第8期145-154,共10页
基金
国家自然科学基金(61672305)
山东省科技型中小企业创新能力提升工程计划项目(2022TSGC1054)。
文摘
针对现有骨架动作识别方法对不同通道之间的时空特征提取不充分,以及难以充分融合不同尺度特征的问题,提出混合多通道联合学习和双分支注意力融合的动作识别模型。通过构建混合多通道图拓扑结构,联合学习关节在不同通道之间的相似性和差异性,从而实现了对不同通道之间的时空特征提取。同时,提出接受域多样化的双分支注意力融合模块,通过注意力机制动态分配局部和全局特征权重以实现不同尺度信息之间的上下文相关性融合。该模型在两个公共数据集NTU-RGB+D 60和NTU-RGB+D 120上进行了多组对比实验。实验结果表明,在NTU-RGB+D 60和NTU-RGB+D 120数据集上的分类准确率分别达到了96.5%和90.7%。
关键词
动作识别
混合多通道特征聚合
注意力融合
Keywords
action recognition
hybrid multi-channel
attentional fusion
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
混合多通道联合学习和双分支注意力融合的动作识别
卢少同
王传旭
《计算机工程与应用》
北大核心
2025
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