三角形网格序列表示的人体动作识别

鉴于现有的人体动作识别研究工作主要是基于骨架和视频表示的,提出三角形网格序列表示的人体动作分类方法.首先,选用三角形网格序列中的首帧模型作为模板,利用形状差异算子计算序列的后续帧相对于模板模型的差异,并表示为形状差异信息张量;然后,将形状差异信息张量输入由二维卷积网络与长短期记忆网络组合而成的深度网络中,提取时序动作特征,实现人体动作分类.实验结果表明,该方法在人体动作数据集AMASS上的分类准确率达到了100.00％.