基于圖卷積的骨架行為識別

摘要：近年來,隨著視頻大規模增長,如何高效組織和分析這些海量視頻,面臨巨大的挑戰,而人作為視頻中的主體,如何有效分析其行為,成為學術界研究的一個熱點。通過利用OpenPose,提取視頻中人體的動態骨架序列,采用基于圖卷積神經網絡的方法,借助在大規模視頻動作數據集上訓練好的模型進行遷移學習,所提出的方法在自采集的室內監護視頻數據集上,取得0.9的識別準確率。