基于图注意力卷积神经网络的人体3D骨骼行为识别方法
公开
摘要
基于图注意力卷积神经网络的人体3D骨骼行为识别方法，使用批处理层将3D骨骼数据进行预处理，得到归一化的数据并作为多头图注意力模块的输入，通过图注意力模块得到图注意力矩阵；将图注意力矩阵作为类邻接矩阵参与到计算空域图卷积的过程当中，提取空域的高阶特征，之后将空域图注意力卷积的输出特征进行时域图卷积操作，得到输出结果；输出结果经过全连接层、全局平均池化后送入softmax分类器中进行分类并得到最终预测结果。本方法在捕捉空域特征时引入了图注意力机制获取图注意力矩阵，能够完全依赖于3D骨骼数据学习不同动作下唯一的图拓扑结构，而不局限于先验的人体的拓扑结构。提高了网络的识别性能，增加了网络的灵活性和泛化能力。
基本信息
专利标题 ：
基于图注意力卷积神经网络的人体3D骨骼行为识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114613011A
申请号 ：
CN202210265277.1
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-03-17
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
周树波陈冉冉蒋学芹潘峰杨义
申请人 ：
东华大学
申请人地址 ：
上海市长宁区延安西路1882号
代理机构 ：
北京力量专利代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 ：
刘一霖
优先权 ：
CN202210265277.1
主分类号 ：
G06V40/20
IPC分类号 ：
G06V40/20 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-06-10 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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