人体动作识别

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融合时空注意力的改进ST-GCN人体动作识别方法研究
《中南民族大学学报(自然科学版)》2025年第4期526-535,共10页雷建云 梁钧 夏梦 张慧丽 田祚汉 
新疆维吾尔自治区区域协同创新专项资助项目(科技援疆计划)(2022E02035);湖北省技术创新计划重点研发专项资助项目(2023BAB087);武汉市重点研发计划资助项目(2023010402010614);武汉市知识创新专项曙光计划资助项目(2023010201020465)。
针对现有的人体骨架动作识别算法不能充分发掘运动的时空特征问题,提出了一种基于融合时空注意力的改进图卷积网络模型.该模型包含空间注意力机制和时间注意力机制,利用时空注意力机制从时间和空间两个维度分别提取动作的全局时空特征....
关键词：图卷积网络 骨架数据 动作识别 时空注意力 
基于时空图卷积与多模态融合的人体动作识别模型
《四川职业技术学院学报》2025年第2期164-168,共5页马磊 
智能安防、虚拟现实游戏、机器人交互是人体动作行为识别的重要应用场景.近年来,基于RGB-D成像视频、人体骨架时序信息和多传感器数据融合的多模态深度神经网络模型在人体行为动作识别任务上表现优异.基于骨架信息具有时序变化的特点,...
关键词：人体动作识别 多模态融合 图神经网络 传感器应用 
基于毫米波雷达三维点云的人体动作识别数据集与方法
《雷达学报(中英文)》2025年第1期73-89,共17页靳标 孙康圣 吴昊 李子璇 张贞凯 蔡焱 李荣民 张向群 杜根远 
国家自然科学基金(61701416);江苏省自然科学基础研究计划面上项目(BK20211341);河南省重点研发专项(241111212500);江苏省研究生科研与实践创新计划项目(SJCX24_2605)。
毫米波雷达凭借其出色的环境适应性、高分辨率和隐私保护等优势,在智能家居、智慧养老和安防监控等领域具有广泛的应用前景。毫米波雷达三维点云是一种重要的空间数据表达形式,对于人体行为姿态识别具有极大的价值。然而,由于毫米波雷...
关键词：人体动作识别 毫米波雷达 三维点云 深度学习 卷积神经网络 
基于时空增强和多流特征融合的人体动作识别
《青岛科技大学学报(自然科学版)》2025年第1期135-143,共9页周青霞 金鑫 付飞 冯宇平 陈通 安文志 李云文 
国家自然科学基金项目(61971253);青岛科技大学大学生创新训练计划项目(S202210426012).
针对人体骨架动作识别网络训练时骨架特征信息和时空特征信息利用不充分的问题,提出一种基于时空增强和多流特征融合图卷积人体动作识别模型。本工作提出时空增强模块,通过时空注意力机制来增强模型对时间和空间维度特征信息的关注度;...
关键词：骨架序列 时空注意力机制 特征融合 动作识别 
基于深度学习的行人异常行为检测
《中国新技术新产品》2024年第24期36-39,共4页龚逸文 阳威 金康 
2019年湖北省虚拟仿真实验教学项目“普罗棱镜望远镜的设计与仿真”(项目编号:2019072);2023年武昌首义学院校级科研孵化基金项目“基于声纹识别的电网高压开关柜异常状态检测系统”(项目编号:KYFH2401);2023年武昌首义学院校级重点教研项目“应用型高校电信专业科研反哺教学多维融合模式的探索与实践”(项目编号:2023Z05)。
行人异常行为分析是智能安防领域的研究热点,但是传统方法存在计算复杂度高和数据利用率低的缺点,难以满足实际场景需求。本文采用贪心算法提取视频图像中的人体关键点,并结合亲和度对比规则获得人体骨架图特征参量,输入Inception v3深...
关键词：深度学习 人体动作识别 人脸识别 
CGAC:一种基于CSI的人体动作识别方法
《南京邮电大学学报（自然科学版）》2024年第6期12-24,共13页苏健 郑毓煌 陈思光 
国家自然科学基金(61802196)资助项目。
WiFi的信道状态信息(CSI)在人体动作识别(HAR)领域具有广泛的应用前景。目前基于CSI的HAR大多在准确率以及不同环境中的鲁棒性上存在不足。针对这类问题,提出了一种结合卷积神经网络、门控循环单元以及注意力机制的复合人体动作识别模型...
关键词：人体动作识别 信道状态信息 深度学习 卷积神经网络 门控循环单元 注意力机制 
基于度量学习的毫米波雷达少样本人体动作识别
《传感技术学报》2024年第11期1921-1930,共10页龚树凤 施汉银 闫鑫悦 吴哲夫 
浙江省自然科学基金重点项目(LZ22F010005);浙江省教育厅科研项目(Y201839636)。
针对目前基于毫米波雷达的人体动作识别方法普遍需要大量的样本数据且计算复杂度较高的问题,提出了一种基于度量学习的毫米波雷达少样本人体动作识别方法。该方法首先对采集到的人体动作回波信号进行背景帧差处理得到校准后的帧数据,然...
关键词：毫米波雷达 人体动作识别 度量学习 背景帧差 
改进TCN结合Bi-GRU的人体动作识别方法被引量：1
《重庆邮电大学学报（自然科学版）》2024年第5期1015-1022,共8页路永乐 罗毅 肖轩 粟萍 李娜 修蔚然 
针对传统人体动作识别方法特征提取不完善和泛化性能不足导致识别精度不高的问题,提出一种基于深度学习的动作识别模型。改进了传统时域卷积网络(TCN),逐层指数级缩减空洞率,优化了时域卷积的残差结构,实现在浅层网络中提取到长时间间...
关键词：人体动作识别 惯性传感器 时域卷积网络 双向门控循环单元 
基于双流CNN-BiLSTM的毫米波雷达人体动作识别方法
《传感技术学报》2024年第10期1754-1763,共10页吴哲夫 闫鑫悦 施汉银 龚树凤 方路平 
浙江省自然科学基金重点项目(LZ22F010005);浙江省自然科学基金探索公益项目(LTGY24F010002)。
目前基于雷达的人体动作识别方法,大多是先对人体动作的回波信号进行多维快速傅里叶变换(FFT)得到距离、多普勒和角度等信息,构造各种数据谱图后再输入到神经网络中进行分类识别,数据预处理过程较为复杂。提出了一种双流卷积神经网络(C...
关键词：雷达目标识别 人体动作识别 卷积神经网络 双向长短时记忆网络 
基于三维骨架的人体动作识别
《计算机系统应用》2024年第10期1-12,共12页周小坡 张立武 张严 
国家重点研发计划(2020YFB1806504,2023YFB3107203)。
动作识别是计算机视觉领域的一项重要技术,根据输入数据的不同可以分为基于视频的动作识别和基于骨架的动作识别.三维骨架数据避免了光照、遮挡等因素的影响,对动作的描述更准确.现在,基于三维骨架的人体动作识别受到重视.基于三维骨架...
关键词：三维骨架 动作识别 层次结构 可解释 关键姿态 
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