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摘要
针对基于ST-GCN的骨架动作识别中人工预定义的邻接矩阵结构单一、难以捕捉到非相邻关节点之间的相关性这一问题，提出了一种基于高斯噪声的扰动机制.在人工预定义的骨架图邻接矩阵上引入高斯噪声，利用该噪声扰动ST-GCN中固定的邻接矩阵，捕捉非相邻关节点之间的相关性，运用该方法在具挑战性的NTU RGB+D和Kinetics-Skeleton两个大规模数据集上进行了分类识别实验，结果表明：该方法在两大数据集上的识别精度高达95.34%和36.43%，在节约计算量的前提下有效地提高了动作识别的性能.
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单位湖北省科技信息研究院; 中南民族大学; 电子信息工程学院
