基于三维双流网络的深度图人体动作识别

• 作者: 金成铭 应忍冬 王伟行 刘佩林
• 来源期刊: 信息技术
• 关键词: 人体动作识别 深度图像 双流结构 三维残差网络
• 年，卷（期）: 2021,（5）
• 所属期刊栏目: 基金项目|FUND PROJECT
• 页码范围: 1-4,11
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2021.05.001

摘要

基于RGB图像的动作识别方法容易受光照变换与复杂背景的影响,文中采用基于深度图像的方法,提出三维双流网络结构,将原始深度数据作为表观流以保留外观线索,将从深度数据中生成的深度运动图作为运动流以提取运动信息.采用双流结构来融合两路信息,并利用三维残差网络进一步提取时空特征.在仅使用深度数据的前提下,使用MSR Action3D和NTU RGB+D两个数据集进行测试,识别准确度得到了显著提升.