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摘要
针对目前骨架动作识别网络数据处理的处理方式、不同动作肢体的动态表述以及时间特征提取的不足，本文提出AA-SGN网络模型，将原始的关键点特征转换成骨骼特征，将动态的非拓扑网络，改进为动态拓扑细化的图卷积网络，在充分利用语义信息的基础上，在时间尺度上融合注意力机制，关联空间和时间信息，使网络充分利用骨骼位置信息和时间流的运动信息，在NTU60 RGB+D的CS和CV设定上提高了1%和0.4%,在NTU120 RGB+D的CSub和CSet分别提高了5.7%和4.6%,证明本文提出的AA-GCN能有效识别骨架动作。
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单位电子工程学院
