基于肢体子图的图卷积人体动作识别.pdfVIP

38卷6期沈阳航空航天大学学报Vol.38No.6

2021年12月JournaloShenyangAerospaceUniversityDec.2021

文章编号；2095-1248(2021)06-0024-08

基于肢体子图的图卷积人体动作识别

石祥滨，王佳

（沈阳航空航天大学计算机学院，沈阳110136）

摘要：针对目前动作识别方法不能捕获肢体之间关联性关系特征问题，设计了基于肢体子图

的图卷积动作识别方法。首先，为了捕获不同肢体的时空特征,将人体骨架图划分为相邻肢

体有公共节点的4个肢体子图,分别表示相应的身体部位;其次,为了捕获不同肢体之间内在

的关联性特征，设计了组合肢体子图,分别对肢体子图和组合肢体子图进行空间卷积,得到肢

体的空间动作特征和空间关联性特征，通过公共节点聚合的空间特征,再对聚合特征进行时

间卷积;最后，在训练阶段，为了优化模型，在每个时空单元中加入了残差结构,有效避免了因

梯度消失导致子图特征值丢失的问题。在NTU-RGB+D和HDM05人体骨架数据集上验

证了本模型的有效性。

关键词：动作识别;组合肢体子图;肢体关联性特征;残差结构;时空特征;图卷积

中图分类号：TP399文献标志码：A

doi：10.3969/j.issn.2095-1248.2021.06.004

Limbsubgraphgraphconvolutionalnetworksfor

skeleton-basedactionrecognition

SHIXiang-bin,WANGJia

(CollegeoComputerScience,ShenyangAerospaceUniversity,Shenyang110136,China)

Abstract:Tosolvetheproblemthatcurrentmotionrecognitionmethodsfailtocapturethecorrelation

featuresbetweenlimbs,thispaperproposedagraphconvolutionactionrecognitionmethodbasedon

limbsubgraph.First,inordertocapturethetemporalandspatialcharacteristicsodierentlimbs,this

paperdividedthehumanskeletondiagramintofourlimbsubgraphswithcommonnodesoadjacent

limbs,whichrepresentedthecorrespondingbodyparts,respectively.Second,forthesakeocapturing

theintrinsicrelevancefeaturesbetweendierentlimbs,acombinedlimbsubgraphwasdesigned,where

thespatialmotionfeaturesandspatialrelevancefeaturesolimbswereobtainedbyspatialconvolution

olimbs