基于改进时空图卷积网络的人员交互行为识别

来源：计算机应用与软件杂志2024年第4期北京时间：

作者：雷静思, 刘双广, 刘乔寿, 王祥雪

摘要：针对人员交互行为识别存在的多模态数据融合方法导致的识别准确率与模型性能无法同时满足的问题, 提出一种基于改进时空图卷积网络的人员交互行为识别方法。将单模态骨架数据引入级联的密集时空图卷积块网络中获得丰富的时空特征信息, 提高特征复用率; 设计一种增强时空图卷积网络(EST-GCN)单元提高网络对关节点之间的信息表征能力; 引入一种运动特征因子衡量肢体不同关节的重要程度, 提高模型识别效果。在Kinetics数据集和办案区场景数据集上的实验结果表明, 所提出方法在识别效果上具有一定优势, 且该方法在模型复杂度及运行效率上具有很好的竞争力。

关键词：交互行为, 时空图卷积网络, 骨架数据, 密集