一种基于多分支三维图卷积和LSTM的动作识别方法

本发明属于人体动作识别技术领域，公开了一种基于多分支三维图卷积和LSTM的动作识别方法。本发明设计了一个多分支注意力的三维图卷积操作来同时提取人体骨架序列中的空间特征和局部的时序特征，多分支注意力结构利用多个变换矩阵来提取贡献给不同节点的信息，其中的全局注意力突破了图卷积只关注局部特征的局限，同时每个节点的特征不仅关注了本帧其它节点的信息，还关注了前帧和后帧的节点信息即连续帧节点信息，因此能同时提取骨架序列的空间和时序变换特征，提升了图卷积的特征提取能力。本发明首先利用三维图卷积提取骨架空间和局部时序特征，再利用LSTM提取全局的骨架变化特征，最后通过全连接进行动作分类识别，提高了动作识别准确性。