基于骨骼图神经网络的人体行为识别综述.docxVIP

基于骨骼图神经网络的人体行为识别综述

目录

1.内容综述................................................2

1.1研究背景与意义.......................................3

1.2研究目的与内容概述...................................4

1.3综述结构安排.........................................5

2.人体行为识别概述........................................6

2.1人体行为动态的特性...................................7

2.2人体行为识别的研究现状...............................9

2.3研究挑战与机遇......................................10

3.骨骼图神经网络简介.....................................12

3.1神经网络的理论基础..................................14

3.2骨骼图的概念与特性..................................15

3.3骨骼图神经网络的发展历程............................16

4.骨骼图神经网络在人体行为识别中的应用...................17

4.1行为特征的提取......................................19

4.2行为预测与分类......................................21

4.3与其他人体行为识别方法的比较........................22

5.骨骼图神经网络的关键技术...............................24

5.1特征学习与表示能力..................................25

5.2网络结构优化........................................26

5.3训练策略与优化算法..................................28

5.4鲁棒性与可解释性....................................30

6.挑战与未来方向.........................................31

6.1数据收集与标注的挑战................................32

6.2鲁棒性与泛化能力的提升..............................33

6.3应用场景的拓展......................................34

6.4研究趋势与技术创新..................................36

7.案例研究与实验验证.....................................38

7.1骨骼图神经网络的实验设计............................39

7.2数据集与标注........................................41

7.3实验结果与分析......................................43

7.4实验讨论与结论......................................45

8.综述结论...............................................46

8.1研究内容总结........................................47

8.2研究贡献与启示......................................49

8.3研究的局限性与展望..................................50

1.内容综述

骨骼图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNNs)在人体行为识别领域展现了巨大的潜力，这主要归因于其在处理复杂图形数据方面的卓越能力。该技术通过捕捉骨骼节点及其间的关系来对人、动作和场景进行建模和分析。

人体行为识别旨在利用传感器数据，如深度摄像头、