論文の概要: Skeletal Human Action Recognition using Hybrid Attention based Graph Convolutional Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.05493v1
• Date: Tue, 12 Jul 2022 12:22:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-13 20:10:41.588632
• Title: Skeletal Human Action Recognition using Hybrid Attention based Graph Convolutional Network
• Title（参考訳）: ハイブリッドアテンションに基づくグラフ畳み込みネットワークを用いた人体行動認識
• Authors: Hao Xing, Darius Burschka
• Abstract要約: 相対的距離と相対的角度情報に基づいて局所的注意マップをグローバルに拡張する適応型空間的注意層を提案する。 我々は,頭部,手,足を結ぶ新しい初期グラフ隣接行列を設計し,行動認識精度の点で目に見える改善点を示す。 提案モデルは,日常生活における人間活動の分野における大規模かつ挑戦的な2つのデータセットを用いて評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.261599248682793
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In skeleton-based action recognition, Graph Convolutional Networks model human skeletal joints as vertices and connect them through an adjacency matrix, which can be seen as a local attention mask. However, in most existing Graph Convolutional Networks, the local attention mask is defined based on natural connections of human skeleton joints and ignores the dynamic relations for example between head, hands and feet joints. In addition, the attention mechanism has been proven effective in Natural Language Processing and image description, which is rarely investigated in existing methods. In this work, we proposed a new adaptive spatial attention layer that extends local attention map to global based on relative distance and relative angle information. Moreover, we design a new initial graph adjacency matrix that connects head, hands and feet, which shows visible improvement in terms of action recognition accuracy. The proposed model is evaluated on two large-scale and challenging datasets in the field of human activities in daily life: NTU-RGB+D and Kinetics skeleton. The results demonstrate that our model has strong performance on both dataset.
• Abstract（参考訳）: スケルトンに基づく行動認識において、グラフ畳み込みネットワークは人間の骨格関節を頂点としてモデル化し、それらを隣接マトリックスを介して接続する。 しかし、既存のほとんどのグラフ畳み込みネットワークでは、局所的な注意マスクは人間の骨格関節の自然な接続に基づいて定義されており、頭、手、足関節などの動的関係を無視している。 また,注意機構は自然言語処理や画像記述において有効であることが証明されており,既存の手法ではめったに研究されていない。 本研究では,相対的距離と相対的角度情報に基づいて局所的注意マップをグローバルに拡張する適応型空間的注意層を提案する。 さらに,頭,手,足を結ぶ新しい初期グラフ隣接行列を設計し,行動認識精度の点で目に見える改善点を示す。 提案モデルは,ntu-rgb+dとkinetics skeletonの2つの大規模かつ挑戦的なデータセットを用いて評価した。 その結果,両データセットに強い性能が得られた。

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