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Human Action Recognition Based on a Quantum Spacetime Relative Transformation Network with Skeleton
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内容提要
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。
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关键要点
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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。
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该模型旨在提高骨骼基础人类动作识别的准确性。
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ST-RTR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。
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该模型在多个基准测试中显著提升了人类动作识别的性能。
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人类动作识别（HAR）在监测老年人和残疾人活动方面具有重要意义。
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