Human Action Recognition Based on a Quantum Spacetime Relative Transformation Network with Skeleton

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本研究针对现有骨骼基础的人类动作识别方法在长距离关联性理解上的局限性，提出了一种新颖的量子时空相对变换网络（ST-RTR）模型。该模型通过引入关节和中继节点，打破了传统骨骼拓扑的限制，提高了人类动作识别的准确性，实现了在多个基准测试中显著提升的性能。

本研究提出了一种新颖的量子时空相对变换网络（ST-RTR）模型，旨在提高骨骼基础人类动作识别的准确性，并在多个基准测试中显著提升性能。