基于骨骼数据的考生行为检测

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中文摘要：文章提出一种基于人体骨骼数据的考生实时行为检测方法.运用姿态估计算法与行为识别算法来实现实时检测考生异常动作.通过姿态估计算法OpenPose获取人体实时骨骼数据送入图卷积动作识别网络中进行行为识别,在行为识别网络方面在图卷积神经网络ST-GCN基础上进行改进,设计了一个结合人体骨骼数据的一阶与二阶信息双流动作识别网络.改进的双流网络在NTU-RGB+D 60数据集上表现良好,同原版的ST-GCN相比,在Xsub和Xview基准测试中TOP1指标分别提高了5.1%和4.7%.

作者：

王新宇、王宇

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作者单位：

中国民用航空飞行学院

关键词：

行为识别图卷积神经网络双流网络

出版年：

2024

科技传播

中国科技新闻学会

科技传播

影响因子：0.667

ISSN：1674-6708

年,卷(期)：2024.16(7)

参考文献量10