顾及人体骨架区域特征的行为识别研究

李雯静; 刘鑫

doi:10.13203/j.whugis20220020

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顾及人体骨架区域特征的行为识别研究

地图制图学与地理信息工程 | 更新时间：2026-11-05

- 顾及人体骨架区域特征的行为识别研究
- Action Recognition Considering Skeleton Region Characteristics
- 武汉大学学报（信息科学版） 2025年50卷第3期页码：571-578
- 作者机构：
  
  武汉科技大学资源与环境工程学院，湖北武汉，430000
- 作者简介：
  
  李雯静，博士，教授，主要研究方向为时空数据挖掘。liwenjing@wust.edu.cn
- 基金信息：
  
  湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队计划(T2020002);武汉市重点研发计划(2024050702030122)
- DOI：10.13203/j.whugis20220020
  中图分类号： P208
- 收稿：2024-03-20，
  
  纸质出版：2025-03-05
- 稿件说明：
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李雯静,刘鑫.顾及人体骨架区域特征的行为识别研究[J].武汉大学学报（信息科学版）,2025,50(3):571-578.

LI Wenjing,LIU Xin.Action Recognition Considering Skeleton Region Characteristics[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2025,50(3):571-578.
李雯静,刘鑫.顾及人体骨架区域特征的行为识别研究[J].武汉大学学报（信息科学版）,2025,50(3):571-578. DOI：10.13203/j.whugis20220020

LI Wenjing,LIU Xin.Action Recognition Considering Skeleton Region Characteristics[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2025,50(3):571-578. DOI：10.13203/j.whugis20220020

摘要

基于人体骨架数据的行为识别研究目前已经取得较好的进展，然而现有方法大多仅考虑关节点的空间位置信息，忽视了关节点的区域变化特征。提出一种顾及人体骨架区域特征的行为识别方法，使用人体骨架数据表征人体行为特征，按照人体运动规律对骨架图进行区域划分，在关节坐标数据的基础上考虑区域内关节的角度变化情况，并将两种数据分别作为时空图卷积网络的输入，对两种数据流的预测结果进行融合。实验结果表明，所提方法较单个数据流的检测结果提高了1.9%；与几种经典模型比较，其Top-1和Top-5准确率分别达到了32.4%和54.2%，相较其他模型有更好的检测结果。

Abstract

Objectives

The research on action recognition based on human skeleton data has made good progress. However

most of the existing methods only consider the spatial position information of joint points and ignore the regional change characteristics of joint points. In order to solve this problem

an action recognition method considering the regional characteristics of skeleton is proposed.

Methods

First

based on the human body structure

the joints and bones are constructed into a spatiotemporal skeleton map which represents the human action characteristics. The skeleton map is divided into regions according to the law of human movement. Then

the coordinates of nodes in the skeleton graph and the angle change data of the nodes in the region are used as the inputs of the spatiotemporal graph convolution network. Finally

the prediction results of the two data streams are fused to realize human action recognition.

Results

In order to prove the effectiveness of the proposed method

it is verified on Florence 3D dataset and dynamics action dataset

respectively. The results show that the accuracy of the proposed method reaches 91.1% on Florence 3D dataset

which is 1.9% higher than that of a single data stream. The accuracies of Top-1 and Top-5 on dynamics action dataset reach 32.4% and 54.2%

respectively.

Conclusions

Compared with the existing methods

the proposed method is proved to have better recognition accuracy and higher effectiveness through multiple sets of experiments.

关键词

Keywords

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