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摘要
基于人体骨架数据的行为识别研究目前已经取得较好的进展，然而现有方法大多仅考虑关节点的空间位置信息，忽视了关节点的区域变化特征。基于此提出一种顾及人体骨架区域特征的行为识别方法，使用人体骨架数据表征人体行为特征，按照人体运动规律对骨架图进行区域划分，在关节坐标数据的基础上考虑区域内关节的角度变化情况，并将两种数据分别作为时空图卷积网络的输入，最后对两种数据流的预测结果进行融合。实验结果表明，改进后方法较单个数据流的检测结果提高了1.9%；在与几种经典模型的比较中，其Top-1准确率和Top-5准确率分别达到了32.4%和54.2%，相较其它模型有更好的检测结果。
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