基于集成学习的人体动作识别实验方法研究

摘要:

三维人体动作识别是计算机视觉领域一个重要的研究方向，针对现有算法存在的对骨架数据利用不充分以及难以对时空信息联合建模的问题，提出一种基于集成学习的人体动作识别实验方法。对骨架数据分别计算帧内二阶信息与帧间骨骼差值，与原始骨架坐标一同送入神经网络训练，并采用集成学习策略汇总分类结果；根据时间序列和人体骨架的自然连接构建连通图，利用多注意力机制将其优化成更适合表达人体动作的拓扑结构。在NTU-RGBD和Kinetics两个公认的大型数据集上的大量实验结果表明，该方法具有更高的识别准确率，为人体动作识别实验方法提供了可借鉴的案例。

关键词:动作识别;三维人体骨架;集成学习;实验方法

Abstract:

Key words:动作识别;三维人体骨架;集成学习;实验方法