DCFF?Net：基于人體骨骼點(diǎn)的雙流跨級(jí)特征融合動(dòng)作識(shí)別網(wǎng)絡(luò)

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摘  要： 在基于骨骼的動(dòng)作識(shí)別任務(wù)中，骨骼點(diǎn)特征對(duì)于動(dòng)作識(shí)別來(lái)說(shuō)至關(guān)重要。針對(duì)現(xiàn)有方法存在輸入特征不足、特征融合策略粗糙、參數(shù)量大等問(wèn)題，提出一種基于人體骨骼點(diǎn)的雙流跨級(jí)特征融合網(wǎng)絡(luò)。首先，針對(duì)特征輸入，用歐氏距離骨架特征（EDSF）和余弦角度骨架特征（CASF）兩種局部關(guān)節(jié)特征來(lái)表征人體骨骼序列，幫助網(wǎng)絡(luò)識(shí)別不同體態(tài)和體態(tài)相似的人體動(dòng)作；其次，考慮到部分動(dòng)作類別的運(yùn)動(dòng)軌跡與全局運(yùn)動(dòng)的相關(guān)性，引入全局運(yùn)動(dòng)特征（GMF）彌補(bǔ)局部關(guān)節(jié)特征在此類動(dòng)作上識(shí)別精度不足的問(wèn)題；此外，為了加強(qiáng)不同特征之間的信息交互，提出一種跨級(jí)特征融合模塊（CLFF），對(duì)不同特征層、不同屬性的動(dòng)作特征進(jìn)行特征互補(bǔ)，豐富了網(wǎng)絡(luò)的特征形式；最后，網(wǎng)絡(luò)采用一維卷積（Conv1D）進(jìn)行搭建，減輕了模型的計(jì)算負(fù)擔(dān)。（剩余14681字）