초록
시각 감시 시스템에서 전화기, 컵, 플라스틱 가방 등의 물체를 다루는 사람의 행동을 인식하는 것이 필요합니다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 인간과 물체 자세를 사용하여 그래프 합성곱 네트워크로 객체 관련 인간 행동을 인식하는 새로운 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크에서는 비디오에서 정보가 풍부한 프레임을 선택적으로 샘플링하여 신뢰할 수 있는 인간 자세의 골격 그래프를 구성합니다. 여기서 샘플링된 프레임으로 생성된 골격 그래프는 공간적 및 시간적 영역에서 객체 위치와 관련된 인간 자세를 나타내며, 이러한 그래프는 그래프 합성곱 네트워크의 입력으로 사용됩니다. 공개 벤치마크와 우리 자체 데이터 세트에 대한 실험을 통해 우리의 방법이 스켈레톤 기반 행동 인식 분야에서 최신 연구 결과보다 우수함을 확인하였습니다.