融合注意力机制的通道拓扑细化改进的图卷积网络

摘要

针对目前骨架动作识别网络数据处理的处理方式、不同动作肢体的动态表述以及时间特征提取的不足,本文提出AA-SGN网络模型,将原始的关键点特征转换成骨骼特征,将动态的非拓扑网络,改进为动态拓扑细化的图卷积网络,在充分利用语义信息的基础上,在时间尺度上融合注意力机制,关联空间和时间信息,使网络充分利用骨骼位置信息和时间流的运动信息,在NTU60 RGB+D的CS和CV设定上提高了1%和0.4%,在NTU120 RGB+D的CSub和CSet分别提高了5.7%和4.6%,证明本文提出的AA-GCN能有效识别骨架动作。