重庆理工大学学报(自然科学) ›› 2023, Vol. 37 ›› Issue (10): 156-165.
• “扩展现实(XR)理论与技术及应用”专栏 • 上一篇 下一篇
温雪岩,李 祯,谷训开
摘要: 针对花样滑冰运动中动作特征复杂、特征提取不全面和现有的动作识别方法识别 准确率不高的问题,提出了共享多分支特征和注意力的多尺度时空图卷积网络的花样滑冰动作 识别方法。使用 OpenPose算法提取人体运动的骨骼点数据,消除噪声干扰;其次,改进通道注 意力结构,改进后的注意力机制使模型提取更全面、关键的特征;构建融合注意力机制的多尺度 时空图卷积网络,提取时序特征更完整;最后,提取多分支特征融合后的共享特征输入网络,使 模型共享数据的同时挖掘语义特征。结果表明所提模型在花样滑冰 30种动作类型的 FSD10 数据集的识别准确率为 64.5%。与 STGCN和 CTRGCN方法相比,该算法的准确率均有提升, 说明对花样滑冰动作识别效果更好。
中图分类号: