論文の概要: Leveraging Third-Order Features in Skeleton-Based Action Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.01563v2
• Date: Wed, 5 May 2021 00:43:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-06 13:00:51.778047
• Title: Leveraging Third-Order Features in Skeleton-Based Action Recognition
• Title（参考訳）: スケルトンに基づく行動認識における3次特徴の活用
• Authors: Zhenyue Qin and Yang Liu and Pan Ji and Dongwoo Kim and Lei Wang and Bob McKay and Saeed Anwar and Tom Gedeon
• Abstract要約: スケルトン配列は軽量でコンパクトであり、エッジデバイスでのアクション認識に理想的な候補である。 最近のアクション認識法は、特徴融合のためのグラフニューラルネットワークでこれらの表現を使用して、空間時間的キューとして3D関節座標から特徴を抽出します。 関節と体部の関係を強固に捉えるため、角度の3次的特徴を現代建築に融合させることを提案します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.349722372701482
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Skeleton sequences are light-weight and compact, and thus ideal candidates for action recognition on edge devices. Recent skeleton-based action recognition methods extract features from 3D joint coordinates as spatial-temporal cues, using these representations in a graph neural network for feature fusion, to boost recognition performance. The use of first- and second-order features, i.e., joint and bone representations has led to high accuracy, but many models are still confused by actions that have similar motion trajectories. To address these issues, we propose fusing third-order features in the form of angles into modern architectures, to robustly capture the relationships between joints and body parts. This simple fusion with popular spatial-temporal graph neural networks achieves new state-of-the-art accuracy in two large benchmarks, including NTU60 and NTU120, while employing fewer parameters and reduced run time. Our sourcecode is publicly available at: https://github.com/ZhenyueQin/Angular-Skeleton-Encoding.
• Abstract（参考訳）: スケルトン配列は軽量でコンパクトであり、エッジデバイスでのアクション認識に理想的な候補である。 最近のスケルトンに基づく行動認識法では, 3次元関節座標から特徴を空間-時間的手がかりとして抽出し, 特徴融合のためのグラフニューラルネットワークで表現し, 認識性能を向上させる。 一階と二階の特徴、すなわち関節と骨の表現は高い精度をもたらすが、多くのモデルはまだ類似の運動軌跡を持つ作用によって混乱している。 これらの課題に対処するため,現代建築におけるアングルの形での3次特徴の融合を提案し,関節と身体部分の関係をしっかりと把握する。 一般的な時空間グラフニューラルネットワークとのこの単純な融合は、NTU60とNTU120を含む2つの大きなベンチマークにおいて、パラメータが少なく、実行時間を短縮しながら、新しい最先端の精度を実現する。 私たちのソースコードは、https://github.com/ZhenyueQin/Angular-Skeleton-Encodingで公開されています。

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