计算机应用研究

作者：魏维,郑程,唐櫞,李晨,

单位：成都信息工程大学软件工程学院,成都610225；

关键词：骨骼行为识别,PoseConv3D,时空注意力,标签平滑损失函数,

基金：四川省科技创新苗子项目(MZGC20230105)；四川省科技厅重点研发项目(2021YFG0299)；；

针对现有骨骼行为识别方法对时空依赖特征和运动信息利用不足的问题，在PoseConv3D的基础上提出了一种结合运动特征与时空注意力的改进模型。首先，采用四肢、头部以及躯干构成的肢体热图作为输入，以先验地增强邻近关键点的空间关联性；其次，通过引入时空、通道和运动激励模块来增强主干网络对关键时空特征的利用。最后，采用标签平滑损失函数代替交叉熵损失函数使模型取得更好的泛化能力。该模型在NTU RGB+D数据集上的识别精度分别为94.4%（X-Sub）和97.5%（X-View），在NTU RGB+D 120数据集上的识别精度分别为90.5%（X-Sub）和91.4%（X-View）。实验证明在基于骨骼热图作为输入的情况下结合运动特征与时空注意力，有效提升了行为识别的准确性。

来源：2025年第8期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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