利用体间与体内图的高效精确基于骨架的双人交互识别
计算机视觉与模式识别
2022-07-27 v1 机器学习
摘要
随着姿态估计与图卷积网络的进步,基于骨架的双人交互识别日益受到关注。尽管准确率逐步提升,但日益增长的计算复杂度使其在真实环境中愈发不实用。由于传统方法未能充分表征体间关节之间的关系,准确率仍有提升空间。本文提出一种轻量模型以精确识别双人交互。除采用中间融合的架构外,我们引入因子化卷积技术以减少模型权重参数。我们还引入一个网络流,用于刻画体间关节相对距离变化以提升准确率。在 NTU RGB+D 60 与 120 两个大规模数据集上的实验表明,相较传统方法,我们的方法同时实现了最高准确率与相对较低的计算复杂度。
引用
@article{arxiv.2207.12648,
title = {Efficient and Accurate Skeleton-Based Two-Person Interaction Recognition Using Inter- and Intra-body Graphs},
author = {Yoshiki Ito and Quan Kong and Kenichi Morita and Tomoaki Yoshinaga},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.12648},
year = {2022}
}
备注
Accepted to IEEE ICIP 2022