【摘 要】
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信息的指数爆炸增长对数据的处理和分析提出了更高的要求,其中,动作数据的增长尤为可观,这也使得动作检测、动作检索和动作识别等动作相关学习任务受到了工业化的推动;动作识别在人机交互、安全监控、动感游戏等领域的应用前景受到研究者的格外关注,而且,随着硬件和传感器技术的快速发展,各种动作数据的获取更加容易,动作数据的快速分析更加便捷;基于各种动作模态数据的动作识别技术都得到了不错的发展与探究,其中,骨骼运
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信息的指数爆炸增长对数据的处理和分析提出了更高的要求,其中,动作数据的增长尤为可观,这也使得动作检测、动作检索和动作识别等动作相关学习任务受到了工业化的推动;动作识别在人机交互、安全监控、动感游戏等领域的应用前景受到研究者的格外关注,而且,随着硬件和传感器技术的快速发展,各种动作数据的获取更加容易,动作数据的快速分析更加便捷;基于各种动作模态数据的动作识别技术都得到了不错的发展与探究,其中,骨骼运动序列因其简洁的表示动作方式,对光照、背景不敏感的特性而受到动作识别研究学者的青睐,但当前基于骨骼序列的研究大多是从提取全局运动特征入手,或辅以局部特征来做动作识别,这使得细节化的运动特征容易被忽略;本文从另一个角度出发,通过融合局部运动特征的方式来达到动作识别的目的。本文使用深度学习的方法,基于人体骨骼运动序列的动作识别的主要工作如下:(1)对骨骼运动序列进行预处理和运动表示转换;数据的预处理包括将原始表示的笛卡尔坐标系转换为柱坐标系和将骨骼运动序列的时间长度进行归一化;运动表示的转换是将全局的关节运动表示转换为基于局部部位关节的运动表示方式,这包括两个步骤:划分部位关节点和新运动表示的计算。(2)基于新运动表示构建动作识别网络模型,探究基于局部部位运动特征融合的动作识别方法;复合了LSTM和CNN作为网络的基本层,来提取运动的时空特征,基于LSTM-CNN层使用多流网络来提取各个部位的局部运动特征,并采用得分融合的方式来预测动作类别;该模型分别在两个数据集上进行了实验,验证了模型的识别性能。(3)为了提升模型的识别准确率和降低平均误差,引入残差网络结构和空间配置项来优化模型;在多流网络中,使用恒等映射的方式为LSTM-CNN层的输入输出提供快捷连接,将单层的LSTM-CNN层扩展为残差块;使用标签映射的空间配置方式来不同程度地放大关节点的运动。(4)所提出的动作识别方法与其它基于CNN和RNN的方法进行了类比,实验表明本文提出的方法优于其中的一些方法,并跟识别率高的方法具有可比性。
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