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跨数据集骨骼动作识别的完整动作恢复
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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框架，以解决骨骼动作识别的泛化能力不足问题。通过恢复完整动作和重采样，显著提高了跨数据集的识别性能。
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关键要点
- 本研究旨在解决骨骼动作识别在不同领域的泛化能力不足的问题。
- 提出了一种基于完整动作先验的恢复与重采样增强框架。
- 通过恢复完整动作并从完整序列中重采样，生成对未见领域的强大增强效果。
- 边界姿势和线性时间变换能有效捕捉全球动作模式。
- 研究发现大幅提升了跨数据集的识别性能。
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