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作者：岳晓玉;章璐璐;
单位：南京工业大学;
摘要：为全面提取不同视角下的动作特征，提高对视角变化的鲁棒性，提出一种投影子空间下人体动作序列预测方法。在投影子空间下，将Kinect相机采集的3D人体动作转换成主视图、左视图与俯视图不同视角的2D人体动作序列；所采用的多邻域全局自适应图神经网络以自适应图卷积为编码器，在3个视角的2D人体动作序列内全面提取各视角的2D人体动作序列特征，提高网络对视角变化的鲁棒性；再以基于多邻域全局自适应图卷积的门控循环单元为解码器，结合人体动作序列特征，得到各视角下的人体动作序列预测结果；最后采用融合模块，通过投票融合策略融合各视角的动作序列预测结果，得到最终预测结果。实验结果表明：所提方法可有效转换3D人体动作，得到2D人体动作序列；还能够有效预测人体动作序列，且不同视角下动作序列预测的决定系数均较高，即预测精度较高。
关键词：人体动作序列预测;;投影子空间;;2D动作;;特征提取;;自适应图卷积;;门控循环单元
基金资助：江苏省社会科学基金项目研究成果(22TYB012)
