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Recovering Complete Actions for Cross-Dataset Skeleton Action Recognition
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内容提要
本研究提出了一种基于完整动作先验的恢复与重采样增强框架，以解决骨骼动作识别在不同领域的泛化能力不足问题。通过恢复完整动作并进行重采样，显著提升了跨数据集的识别性能，尤其在边界姿势和线性时间变换方面有效捕捉全球动作模式。
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关键要点
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本研究提出了一种基于完整动作先验的恢复与重采样增强框架。
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该框架旨在解决骨骼动作识别在不同领域的泛化能力不足问题。
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通过恢复完整动作并进行重采样，显著提升了跨数据集的识别性能。
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研究发现，边界姿势和线性时间变换能有效捕捉全球动作模式。
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