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Two stream skeleton behavior recognition algorithm based on motif-gcn

High Technology Letters 2023年第4期29卷 397-405页

作者：吴进 WANG Lei FENG Haoran CHONG Gege School of Electronic Engineering Xi′an University of Posts and TelecommunicationsXi′an 710121P.R.China

Compared with RGB videos and images,human bone data is less vulnerable to external factors and has stronger ***,behavior recognition methods based on skeletons are widely *** graph convolution network(gcn)can deal with the irregular topology data of hu-man skeletons very well,more and more researchers apply gcn to human behavior ***-ditional graph convolution methods only consider the joints with physical connectivity or the same type when building the behavior recognition model based on human skeletons structure,which cannot capture higher-order information *** solve this problem,motif-gcn is used in this paper to ex-tract spatial *** relationship between the joints with natural connection in the human body is encoded by the first motif-gcn,and the possible relationship between the unconnected joints in the human skeleton is encoded by the second *** this way,the relationship between non-physical joints can be *** a two stream framework combining joint and bone informa-tion is used to capture more action ***,experiments are conducted on two subdata-sets X-Sub and X-View of NTU-RGB+D,and the accuracy shown in Top-1 classification results is 89.5%and 95.4%*** experimental results are 1.0%and 0.3%higher than those of the 2S-Agcn model *** superiority of this method is also proved by the experimental results.

关键词： skeleton behavior recognition motif-gcn two stream network

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