基于跨主体交互和多尺度时间增强的行为识别方法
Behavior recognition method based on cross-agent interaction and multi-scale time enhancement
1. 中国矿业大学 信息与控制工程学院, 江苏 徐州 221116
2. 常州海图信息科技股份有限公司, 江苏 常州 213000
摘要
在图像/视频的行为识别算法中，存在骨骼图数据利用不充分、模型忽略运动中的交互语义信息，以及捕获运动中长短时信息不足等问题，导致在双人交互行为和相似动作场景下识别准确率不高。为解决这些问题，提出一种基于跨主体交互和多尺度时间增强的CTR-GCN(Channel-wise Topology Refinement Graph Convolution Net)网络的行为识别模型。针对输入骨骼图利用不充分的问题，将图数据进行分解来做数据增强，并设计集成网络来处理这些信息。现有算法主要学习单个主体的节点间的关系，忽略了双人交互行为时的交互语义信息的问题，设计了一种跨主体交互的Cformer(Cross-Transformer)深入学习主体间交互特征。针对图卷积对时序信息中长短帧间信息处理不足的问题，提出了多尺度时间建模来增强模型对长短时特征提取能力。实验结果表明模型在NTU-RGBD和NTU-RGBD 120数据集达到92.7%和89.4%的准确率，尤其在双人交互行为以及相似动作行为的场景下表现优异，验证了模型的有效性。
基金项目
国家重点研发计划资助项目(2022YFC3004703)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.11.0508
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第8期
发布历史
[2025-03-21] 优先出版
引用本文
张君逸, 赵培培, 梁松, 等. 基于跨主体交互和多尺度时间增强的行为识别方法 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (8). (2025-04-17). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.11.0508. (Zhang Junyi, Zhao Peipei, Liang Song, et al. Behavior recognition method based on cross-agent interaction and multi-scale time enhancement [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (8). (2025-04-17). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.11.0508. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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