基于图卷积的骨架行为识别

• 作者: 孙频捷 左劼 董安
• 来源期刊: 现代计算机
• 关键词: 行为识别 骨架序列 图卷积神经网络 迁移学习
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 图形图像
• 页码范围: 48-50,56
• 页数: 4页
• 字数: 2848字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-1423.2020.02.010

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	左劼	四川大学计算机学院	38	647	11.0	25.0
2	孙频捷		12	5	1.0	1.0
3	董安	四川大学计算机学院	1	0	0.0	0.0