ST-GCN實現(xiàn)人體姿態(tài)行為分類
人體行為識別，作為計算機視覺和機器學(xué)習(xí)的熱門研究領(lǐng)域，在視頻中的人類行為分析、行為識別以及人機交互方面應(yīng)用廣泛。早期研究主要基于靜態(tài)圖像，通過提取動作特征進(jìn)行分類。然而，這種方法受限于人體行為的連續(xù)性和動態(tài)性，單憑靜態(tài)圖像難以準(zhǔn)確識別。因此，將研究對象轉(zhuǎn)向視頻，將其視為一系列連續(xù)的靜態(tài)圖像序列，成為近年來研究的熱點。例如，Gao等人提出了基于多視角視頻的自適應(yīng)融合和類別級詞典學(xué)習(xí)模型。
在人體行為識別中，除了外觀、光流、身體骨骼和深度等模態(tài)，身體骨骼模態(tài)因其清晰直觀且不易受外觀因素影響，具有良好的魯棒性。Kamel等人使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從深度圖和姿勢數(shù)據(jù)中識別行為，Ji等人通過深度圖將骨骼信息嵌入以實現(xiàn)行為分區(qū)，Zhao等人提出的貝葉斯分層動態(tài)模型在人類動作識別上也取得了顯著效果。這些方法綜合使用不同模態(tài)，顯著提升了識別的準(zhǔn)確性和魯棒性。
基于骨架的人體行為識別因其對復(fù)雜場景的魯棒性而受到重視，方法一般分為兩類：人工特征選擇方法和深度學(xué)習(xí)方法。人工特征選擇方法通過設(shè)定特定的特征來捕捉關(guān)節(jié)運動，如關(guān)節(jié)相對位置、軌跡協(xié)方差矩陣以及身體部分之間的平移旋轉(zhuǎn)等。而深度學(xué)習(xí)方法通過構(gòu)建端到端的模型，利用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和時序卷積網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)時空信息，實現(xiàn)更高效的識別。
ST-GCN（Spatial-Temporal Graph Convolutional Network）是一種針對基于骨架的人體行為識別系統(tǒng)提出的時空圖卷積網(wǎng)絡(luò)。它將圖卷積擴展為時空圖卷積網(wǎng)絡(luò)，有效地捕捉人體動作在時間序列中的變化關(guān)系。ST-GCN以關(guān)節(jié)為節(jié)點，連接關(guān)節(jié)之間的自然聯(lián)系和跨連續(xù)時間的聯(lián)系，構(gòu)建多個時空圖卷積層，從而在時空維度上集成信息，實現(xiàn)對視頻時空流的高效姿態(tài)估計和行為分類。
ST-GCN的模型通道構(gòu)建基于骨骼序列，每個幀包含人體關(guān)節(jié)的2D或3D坐標(biāo)，通過卷積操作進(jìn)行動作識別。在構(gòu)建空間圖后，通過在連續(xù)幀中連接相同關(guān)節(jié)，實現(xiàn)了對時空動態(tài)的建模。該模型在空間和時間維度上分別處理數(shù)據(jù)，利用圖卷積網(wǎng)絡(luò)捕獲關(guān)節(jié)之間的關(guān)系以及不同時間點之間的聯(lián)系，為行為分類提供豐富的特征表示。
為了驗證ST-GCN模型的性能，需要搭建特定環(huán)境和配置代碼。首先，確保下載完整的配置代碼和正確設(shè)置環(huán)境，包括安裝openpose環(huán)境并使用cmake編譯。配置好python的cuda環(huán)境，以及確保所有基礎(chǔ)環(huán)境正確安裝。使用“python main.py demo --openpose E:/cmake/environment/x64/Release --video 2.mp4”的命令進(jìn)行測試，其中“E:/cmake/environment/x64/Release”需要根據(jù)實際情況調(diào)整為自己的openpose環(huán)境路徑。
通過主函數(shù)調(diào)用和模型網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建，ST-GCN網(wǎng)絡(luò)模型得以建立。模型網(wǎng)絡(luò)參數(shù)包括輸入數(shù)據(jù)中的通道數(shù)、分類任務(wù)的類數(shù)量、構(gòu)建圖的參數(shù)、是否使用邊的重要性加權(quán)等。最終，通過調(diào)用空間-時間圖卷積網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)模型的構(gòu)建。
運行過程簡單，雙擊“test.bat”即可執(zhí)行模型。完整代碼可通過提供的鏈接獲取。作為CSDN博客專家和CSDN達(dá)人課作者，李秋鍵在計算機視覺領(lǐng)域具有豐富的經(jīng)驗和知識。
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基于骨架的人體行為識別因其對復(fù)雜場景的魯棒性而受到重視，方法一般分為兩類：人工特征選擇方法和深度學(xué)習(xí)方法。人工特征選擇方法通過設(shè)定特定的特征來捕捉關(guān)節(jié)運動，如關(guān)節(jié)相對位置、軌跡協(xié)方差矩陣以及身體部分之間的平移旋轉(zhuǎn)等。而深度學(xué)習(xí)方法通過構(gòu)建端到端的模型，利用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和時序卷積網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)時空信息，實現(xiàn)更高效的識別。
ST-GCN（Spatial-Temporal Graph Convolutional Network）是一種針對基于骨架的人體行為識別系統(tǒng)提出的時空圖卷積網(wǎng)絡(luò)。它將圖卷積擴展為時空圖卷積網(wǎng)絡(luò)，有效地捕捉人體動作在時間序列中的變化關(guān)系。ST-GCN以關(guān)節(jié)為節(jié)點，連接關(guān)節(jié)之間的自然聯(lián)系和跨連續(xù)時間的聯(lián)系，構(gòu)建多個時空圖卷積層，從而在時空維度上集成信息，實現(xiàn)對視頻時空流的高效姿態(tài)估計和行為分類。
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