Multi‐temporal scale aggregation refinement graph convolutional network for skeleton‐based action recognition

计算机科学 判别式 RGB颜色模型 图形 人工智能 模式识别(心理学) 动作识别 卷积(计算机科学) 比例(比率) 特征(语言学) 机器学习 理论计算机科学 人工神经网络 物理 班级(哲学) 哲学 量子力学 语言学
作者
Xuanfeng Li,Jian Lü,Jian Zhou,Wei Liu,Kaibing Zhang
出处
期刊:Computer Animation and Virtual Worlds [Wiley]
卷期号:35 (1) 被引量:1
标识
DOI:10.1002/cav.2221
摘要

Abstract Skeleton‐based human action recognition is gaining significant attention and finding widespread application in various fields, such as virtual reality and human‐computer interaction systems. Recent studies have highlighted the effectiveness of graph convolutional network (GCN) based methods in this task, leading to a remarkable improvement in prediction accuracy. However, most GCN‐based methods overlook the varying contributions of self, centripetal and centrifugal subsets. Besides, only a single‐scale temporal feature is adopted, and the multi‐temporal scale information is ignored. To this end, firstly, in order to differentiate the importance of different skeleton subsets, we develop a refinement graph convolution, which can adaptively learn a weight for each subset feature. Secondly, a multi‐temporal scale aggregation module is proposed to extract more discriminative temporal dynamic information. Furthermore, a multi‐temporal scale aggregation refinement graph convolutional network (MTSA‐RGCN) is proposed, and four‐stream structure is also adopted in this paper, which can comprehensively model complementary features and eventually achieves a significant performance boost. In the empirical experiments, the performance of our approach has been greatly improved on both NTU‐RGB+D 60 and NTU‐RGB+D 120 datasets, compared to other state‐of‐the‐art methods.
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