基于MCL的多速率点云动作识别

来源：计算机工程与科学杂志2024年第11期北京时间：

作者：李涛, 王松, 谢甜, 马亚彤

单位：（兰州交通大学电子与信息工程学院,甘肃 兰州 730070）

摘要：针对体素数据会占用大量的内存空间且单网络可提取的动作信息有限的问题，提出了基于MCL的多速率点云动作识别模型。首先，优化了点云数据预处理方法，使点云数据的总体大小减少1/2；其次，提出了基于MCL的多速率点云动作识别模型，以MCL框架为主体结构，引入置信度损失函数和广义蒸馏，通过置信度损失来确定知识蒸馏时的“教师”及“学生”网络；对“教师”网络进行广义蒸馏，对“学生”网络进行指导，实现了不同速率网络之间的信息融合。对该模型在公开的MMActvity数据集和Pantomime数据集上的性能表现进行了评估，分别得到91.3%和95.2%的准确率，实验结果验证了该模型的有效性。

关键词：MCL,动作识别,体素数据,广义蒸馏,

基金资助：国家自然科学基金（62067006）；甘肃省自然科学基金（21JR7RA291）；甘肃省教育科技创新项目（2021jyjbgs-05）