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基于关节点运动估计的人体行为识别
文献摘要：
基于人体骨骼数据分析人体行为的方法可解释性强,在基于视觉的人体行为分析研究中具有明显优势.但视角干扰及目标遮挡严重影响人体骨骼关节点的标定.本文提出了一种在人体结构约束条件下的基于人体姿态特征的人体骨骼关节点估计算法,并根据骨骼数据识别人体行为.首先根据人体运动的稳态趋势和暂态变化,基于决策树和加权线性回归分别建立特征提取模型,对缺失或混淆的关节点进行估计.然后设计了一个结合轻量级时间卷积和注意力图卷积的行为识别网络模型,针对行为样本的时间尺度优化模型.在NTU RGB+D 60数据集中建立遮挡情况进行实验,准确率分别达到90.28％(CV)与81.95％(CS),且在UTD-MHAD数据集中达到98.2％,均优于现有方法.
文献关键词：
行为识别;人体姿态估计;时间卷积;图卷积;运动估计
中图分类号：
作者姓名：
李志晗;刘银华;谢锐康;单良
作者机构：
青岛大学自动化学院 青岛266071;青岛大学未来研究院 青岛266071
文献出处：
引用格式：
[1]李志晗;刘银华;谢锐康;单良-.基于关节点运动估计的人体行为识别)[J].电子测量技术,2022(24):153-160
A类：
B类：
关节点,运动估计,人体行为识别,人体骨骼,可解释性,行为分析,遮挡,骨骼关节,人体结构,结构约束,人体姿态特征,点估计,估计算法,数据识别,别人,人体运动,暂态,决策树,提取模型,轻量级,时间卷积,注意力图,图卷积,识别网络,时间尺度,尺度优化,NTU,RGB+D,CV,CS,UTD,MHAD,中达,人体姿态估计
AB值：
0.400735
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