基于双维动态拓扑建模的图卷积网络动作识别方法
Action recognition based on graph convolutional networks with dual-dimensional dynamic topology modeling
成都信息工程大学 软件工程学院, 成都 610225
摘要
针对基于骨架动作识别中图卷积网络(GCN)因静态图拓扑导致长程空间依赖捕获不足的问题，提出了一种双维动态拓扑建模图卷积网络(DDT-GCN)。首先，构建双流协同图卷积模块(DSG-GCM)，通过协同处理基于物理连接的局部运动特征与自适应学习推断的全局语义关联，有效扩展模型空间感受野，并引入交互注意力机制进行特征增强。其次，设计时间拓扑自注意力(TTSA)模块，利用自注意力机制独立学习序列每帧的关节空间关系，实现对特定姿态下空间特征的精准建模。该模型在NTU RGB+D 数据集上的识别精度分别为93.5%(X-Sub)和97.2%(X-View)，在NTU RGB+D 120数据集上的识别精度分别为89.7%(X-Sub)和91.3%(X-Set)，在Kinetics-Skeleton数据集上的Top-1与Top-5准确率分别为51.5%和75.3%，在NW-UCLA 数据集上的准确率为97.3%。实验证明所提方法通过双维动态拓扑建模有效提升了动作识别的准确性。
基金项目
四川省科技创新苗子项目(MZGC20230105)
科技厅重点研发(2021YFG0299)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.12.0543
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第10期
发布历史
[2026-07-03] 优先出版
引用本文
朱福玲, 魏维, 任湘, 等. 基于双维动态拓扑建模的图卷积网络动作识别方法 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (10). (2026-07-30). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.12.0543. (Zhu Fuling, Wei Wei, Ren Xiang, et al. Action recognition based on graph convolutional networks with dual-dimensional dynamic topology modeling [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (10). (2026-07-30). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.12.0543. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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