論文の概要: Two-person Graph Convolutional Network for Skeleton-based Human Interaction Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.06174v1
• Date: Fri, 12 Aug 2022 08:50:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-15 12:54:53.089350
• Title: Two-person Graph Convolutional Network for Skeleton-based Human Interaction Recognition
• Title（参考訳）: スケルトンベースヒューマンインタラクション認識のための2人グラフ畳み込みネットワーク
• Authors: Zhengcen Li, Yueran Li, Linlin Tang, Tong Zhang and Jingyong Su
• Abstract要約: グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、骨格に基づく人間の行動認識領域において従来の手法より優れていた。 本稿では,関節間の空間的相互作用の相関を表す新しい2人グラフを提案する。 実験は、提案した2人グラフトポロジを利用する場合、相互作用と個々の動作の両方において精度の向上を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.650290790796323
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Convolutional Network (GCN) outperforms previous methods in the skeleton-based human action recognition area, including human-human interaction recognition task. However, when dealing with interaction sequences, current GCN-based methods simply split the two-person skeleton into two discrete sequences and perform graph convolution separately in the manner of single-person action classification. Such operation ignores rich interactive information and hinders effective spatial relationship modeling for semantic pattern learning. To overcome the above shortcoming, we introduce a novel unified two-person graph representing spatial interaction correlations between joints. Also, a properly designed graph labeling strategy is proposed to let our GCN model learn discriminant spatial-temporal interactive features. Experiments show accuracy improvements in both interactions and individual actions when utilizing the proposed two-person graph topology. Finally, we propose a Two-person Graph Convolutional Network (2P-GCN). The proposed 2P-GCN achieves state-of-the-art results on four benchmarks of three interaction datasets, SBU, NTU-RGB+D, and NTU-RGB+D 120.
• Abstract（参考訳）: グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、ヒトとヒトの相互作用認識タスクを含む骨格に基づく人間の行動認識領域において、従来の手法よりも優れている。 しかし、相互作用配列を扱う場合、現在のGCNベースの手法は、単純に2人の骨格を2つの離散配列に分割し、単独の動作分類の方法でグラフ畳み込みを行う。 このような操作はリッチな対話的情報を無視し、意味的パターン学習のための効果的な空間関係モデリングを妨げる。 上記の欠点を克服するために,ジョイント間の空間的相互作用相関を表す2人称グラフを新たに導入する。 また,GCNモデルが空間的・時間的対話的特徴を識別できるように,適切に設計されたグラフラベリング戦略を提案する。 提案する2人グラフトポロジーを用いた実験では,インタラクションと個人行動の両方において精度が向上した。 最後に,2人グラフ畳み込みネットワーク (2P-GCN) を提案する。 提案した2P-GCNは、SBU、NTU-RGB+D、NTU-RGB+D 120の3つの相互作用データセットの4つのベンチマークで最先端の結果を得る。

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