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針對3D人體骨架序列動作識別這一問題，提出了一種結(jié)合了局部特征融合的時間卷積網(wǎng)絡方法。首先，對個動作中整個骨架序列的所有關節(jié)點的空間位置變化進行建模，提取其骨架序列的全局空間特征;然后，根據(jù)人體關節(jié)點及連接關系的拓撲結(jié)構(gòu)將全局空間特征劃分為人體局部空間特征，并將得到的局部空間特征分別作為對應TCN的輸入，進而學習各關節(jié)內(nèi)部的特征關系;最后，對輸出的各部分特征向量進行融合，學習各部分關節(jié)之間的協(xié)作關系，從而完成對動作的識別。運用該方法在當前最具挑戰(zhàn)性的數(shù)據(jù)集 NTU-RGB+D進行了分類識別實驗，結(jié)果表明，與已有的基于CNN，LSTM以及TCN的方法相比，其在對象交叉（ cross-subject）和視圖交叉（ cross-view）的分類準確率上分別提高到了79.%和84.。
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
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