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基于图卷积的骨架行为识别

摘要:近年来,随着视频大规模增长,如何高效组织和分析这些海量视频,面临巨大的挑战,而人作为视频中的主体,如何有效分析其行为,成为学术界研究的一个热点。通过利用OpenPose,提取视频中人体的动态骨架序列,采用基于图卷积神经网络的方法,借助在大规模视频动作数据集上训练好的模型进行迁移学习,所提出的方法在自采集的室内监护视频数据集上,取得0.9的识别准确率。

关键词:
  • 行为识别  
  • 骨架序列  
  • 图卷积神经网络  
  • 迁移学习  
作者:
董安; 左劼; 孙频捷
单位:
四川大学计算机学院; 成都610065; 上海政法学院; 上海200000
刊名:
现代计算机

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期刊名称:现代计算机

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