融合层级注意力机制的二维骨架动作识别方法

• 作者: 卢健 赵博 张奇 李萱峰
• 学科: 工学
• 关键词: 动作识别 姿态估计 骨架关节点 均值补全法 指数平滑法 层级注意力
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 101-109
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.13338/ji.ssn.1674-649x.2022.02.014

摘要

为了解决传统的基于RGB的动作识别方法易受到光照、遮挡等背景因素的影响,降低了识别准确率和实时性,提出了一种融合层级注意力机制的二维骨架动作识别方法。使用人体姿态估计算法OpenPose提取视频中的人体骨架关节点,对所提取的骨架数据中缺失点和异常点通过均值补全法和指数平滑 法进行数据预处理,构建了基于CNN-LSTM与层级注意力机制融合的网络模型CNN-HALSTM实现动作分类。结果表明:本文方法在交互运动数据集和KTH数据集上的识别准确率分别为96.73%和98.35%,模型参数量显著减少,具备实时性优势,优于其他同类型方法。