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摘要
针对传统图卷积网络易忽略骨架图的结构性问题，设计一种基于骨架分块和构造广义图卷积网络模型。首先，通过谱图理论捕获时空变化。其次，提出一种用于骨架动作识别的分块广义图卷积网络，利用时空图来自然地表示人体动作序列。特别是对人体骨架进行空间划分，获取人体部分之间的关系。构造广义图，获取时间维度上的关系。实验结果表明，PG-GCN模型在NTU RGB+D 60数据集的CS和CV中的识别率分别为88.9%、95.2%。与较为先进的方法相比，在CS与CV的标准上分别提升4.1%、2.8%，证明该方法具有一定的先进性。
- 出版日期2023
- 单位淮北师范大学
