基于3D骨架和RGB图片的时空动作识别

• 作者: 刘佩林 刘桂玉 钱久超
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 计算机应用技术 动作识别 3D骨架 网络融合 LSTM
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 121-124,130
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 2960字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2020.05.026

摘要

基于3D骨架的动作识别技术现已成为人机交互的重要手段.为了提高3D动作识别的精度,文中提出一种将3D骨架特征和2D图片特征进行融合的双流神经网络.其中一个网络处理3D骨架序列,另一个网络处理2D图片.最后再将二者的特征进行融合,以提高识别精度.相较于单独使用3 D骨架的动作识别,文中所使用的方法在NTU_RGBD数据集以及SYSU数据集上都有了很大的精度提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘佩林	上海交通大学电子信息与电气工程学院	74	293	9.0	13.0
2	钱久超	上海交通大学电子信息与电气工程学院	6	97	2.0	6.0
3	刘桂玉	上海交通大学电子信息与电气工程学院	1	0	0.0	0.0