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Skeleton-based lightweight action recognition framework in complex scenes
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AI
DOI：10.1016/j.image.2026.117714.png)
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摘要
En 中文
• 一种轻量级基于骨架的框架用于复杂场景动作识别。
• 动态自适应图卷积从关节和骨骼运动线索中学习拓扑结构。
• KP-GCN利用类条件转换算子对有序隐含动态进行建模。
• 一种仅用于训练的FR模块优化隐藏特征以分离相似动作。
• 该框架在六个基准测试上以2.78M参数实现了具有竞争力的精度。
Keyword:
Action recognition
Complex scenes
Lightweight
Skeleton-based
