Self-Adaptive Graph With Nonlocal Attention Network for Skeleton-Based Action Recognition

计算机科学 构造(python库) 图形 水准点(测量) 维数(图论) 人工智能 动作识别 模式识别(心理学) 过程(计算) 帧(网络) 注意力网络 理论计算机科学 数学 电信 班级(哲学) 大地测量学 纯数学 程序设计语言 地理 操作系统
作者
Chen Pang,Xingyu Gao,Zhenyu Chen,Lei Lyu
出处
期刊:IEEE transactions on neural networks and learning systems [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:35 (12): 17057-17069 被引量:10
标识
DOI:10.1109/tnnls.2023.3298950
摘要

Graph convolutional networks (GCNs) have achieved encouraging progress in modeling human body skeletons as spatial-temporal graphs. However, existing methods still suffer from two inherent drawbacks. Firstly, these models process the input data based on the physical structure of the human body, which leads to some latent correlations among joints being ignored. Furthermore, the key temporal relationships between nonadjacent frames are overlooked, preventing to fully learn the changes of the body joints along the temporal dimension. To address these issues, we propose an innovative spatial-temporal model by introducing a self-adaptive GCN (SAGCN) with global attention network, collectively termed SAGGAN. Specifically, the SAGCN module is proposed to construct two additional dynamic topological graphs to learn the common characteristics of all data and represent a unique pattern for each sample, respectively. Meanwhile, the global attention module (spatial attention (SA) and temporal attention (TA) modules) is designed to extract the global connections between different joints in a single frame and model temporal relationships between adjacent and nonadjacent frames in temporal sequences. In this manner, our network can capture richer features of actions for accurate action recognition and overcome the defect of the standard graph convolution. Extensive experiments on three benchmark datasets (NTU-60, NTU-120, and Kinetics) have demonstrated the superiority of our proposed method.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
1秒前
小蘑菇应助钱宇成采纳,获得10
2秒前
wldsd发布了新的文献求助30
5秒前
充电宝应助王羊补牢采纳,获得10
8秒前
科研通AI2S应助酷酷飞烟采纳,获得10
8秒前
meng发布了新的文献求助30
9秒前
9秒前
完美小蘑菇完成签到,获得积分10
9秒前
兰是一个信仰完成签到,获得积分10
9秒前
潇湘雪月发布了新的文献求助10
12秒前
YJ888发布了新的文献求助10
12秒前
azusa完成签到,获得积分10
16秒前
昔年若许完成签到,获得积分10
23秒前
26秒前
27秒前
29秒前
高手发布了新的文献求助10
29秒前
善学以致用应助1WSQARFGRDSX采纳,获得10
30秒前
ZZZ完成签到,获得积分10
31秒前
ZZZ发布了新的文献求助10
33秒前
一一完成签到 ,获得积分10
33秒前
hp发布了新的文献求助10
35秒前
36秒前
姚世娇完成签到 ,获得积分10
38秒前
FashionBoy应助高手采纳,获得10
39秒前
meng完成签到,获得积分10
40秒前
chennn完成签到,获得积分10
40秒前
42秒前
43秒前
晗月完成签到,获得积分10
43秒前
情怀应助如意枫叶采纳,获得10
44秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
46秒前
Akim应助SS采纳,获得10
47秒前
张雷应助清新的夜蕾采纳,获得20
47秒前
chennn发布了新的文献求助10
47秒前
罗一完成签到,获得积分10
49秒前
51秒前
丘比特应助wu采纳,获得10
54秒前
俏皮芷蕊发布了新的文献求助30
54秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
‘Unruly’ Children: Historical Fieldnotes and Learning Morality in a Taiwan Village (New Departures in Anthropology) 400
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3989242
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3531393
关于积分的说明 11253753
捐赠科研通 3270010
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1804868
邀请新用户注册赠送积分活动 882084
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809136