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基于3D运动数据的ST-GCN进行活动识别

Xin Cao Masaki Shuzo Wataru Kudo Chihiro Ito Eisaku Maeda

摘要

在“护士照护活动识别挑战赛”中,TDU-DSML团队开发了一种活动识别算法。该算法采用时空图卷积网络(ST-GCN)处理挑战赛数据集中包含的三维运动捕捉数据。将时间序列数据划分为20秒的片段,相邻片段之间具有10秒的重叠。随后构建了基于树状结构图的识别模型。预测结果以一分钟为单位进行输出,基于各片段输出结果的多数表决机制确定最终结果。模型采用“留一被试”交叉验证方法进行评估,对全部六名受试者平均获得了57%的识别准确率。


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