基于深度学习的动作识别研究

摘要

用循环神经网络构建的人体动作识别模型存在以下两方面的问题:一方面存在计算上的顺序依赖,另一方面难以对数据中存在的全局信息进行建模。针对以上问题,提出了一种结合门控注意力单元和卷积神经网络的人体动作识别模型。通过对骨架序列中存在的时空信息进行建模分析来预测骨架所对应人体的动作状态,既降低了数据中噪声对结果的干扰,同时对数据中存在的时空域全局信息进行建模分析。通过在UTKinect-Action3D和MSR 3D动作数据集上的实验证实了所提方法具备一定的可行性,且相较于循环神经网络的方法有一定的优势。