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基于骨架的动作识别与空间 - 结构图卷积
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原文中文，约1300字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了多种基于图卷积网络（GCN）的骨架动作识别模型，强调其在动作识别和泛化能力上的优势。研究提出了多流图卷积网络和自注意机制等新方法，显著提高了模型的鲁棒性和准确性，尤其在NTU-RGBD和Kinetics数据集上表现优异。
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关键要点
- 提出了一种基于空间 - 时间图卷积网络 (ST-GCN) 的骨架识别模型，能够自动学习骨架在空间和时间上的表现，优于之前的方法。
- 2018年提出的自动设计图卷积网络通过动态图模块和多次跳跃模块增强了空间 - 时间相关性，效果优于现有图卷积网络。
- 2019年重新设计图形卷积网络的拆分、变换、合并策略，构建了模块化的图形卷积网络体系结构，优于现有深度学习方法。
- 2020年构建指向性扩散图进行动作建模，引入活动分割策略优化图卷积核的权重共享机制，验证了方法的最先进性能。
- 2023年提出的A-link推断模块捕捉动作特定的潜在依赖关系，结合现有骨骼图扩展为广义骨骼图卷积网络（AS-GCN），在NTU-RGB + D和Kinetics数据集上实现显著改进。
- 2019年探讨了基于骨架的动作识别在人类动作识别数据集方面的优势，卷积神经网络可与图神经网络相媲美，NTU-60数据集上取得95%准确度。
- 2023年提出的GCN变体利用自注意机制自适应稀疏化动作图，在标准人类动作数据集上显示优越性。
- 2020年AutoGCN通过神经架构搜索提升人体活动识别性能和泛化能力。
- 2024年采用多流图卷积网络提高模型鲁棒性，减轻遮挡和干扰对性能的影响。
- 2020年提出的多流注意力增强自适应图卷积神经网络 (MS-AAGCN) 端到端学习图的拓扑结构，在NTU-RGBD和Kinetics-Skeleton数据集上超过现有技术水平。
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延伸问答
什么是空间-时间图卷积网络（ST-GCN）？
空间-时间图卷积网络（ST-GCN）是一种能够自动学习骨架在空间和时间上表现的模型，优于之前的动作识别方法。
2018年提出的自动设计图卷积网络有什么创新？
2018年提出的自动设计图卷积网络通过动态图模块和多次跳跃模块增强了空间-时间相关性，效果优于现有图卷积网络。
AS-GCN在动作识别中有什么优势？
AS-GCN结合了动作特定的潜在依赖关系和结构链接，在NTU-RGB+D和Kinetics数据集上实现了显著改进。
如何提高基于骨架的动作识别模型的鲁棒性？
可以通过采用多流图卷积网络来提高模型的鲁棒性，减轻遮挡和干扰对性能的影响。
GCN变体如何利用自注意机制？
GCN变体利用自注意机制自适应稀疏化动作图，以捕捉动作序列中的结构信息，显示出优越性。
AutoGCN是如何提升人体活动识别性能的？
AutoGCN通过神经架构搜索和增强的计算能力，提升了人体活动识别的性能和泛化能力。
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