基于圖卷積網(wǎng)絡(luò)的人體骨架行為識別：挑戰(zhàn)、改進與前沿探索一、引言1.1研究背景與意義在計算機視覺和模式識別領(lǐng)域，人體行為識別一直是研究的熱點和關(guān)鍵方向。隨著科技的飛速發(fā)展，對人體行為的準(zhǔn)確理解和識別在眾多領(lǐng)域中展現(xiàn)出了不可或缺的重要性，其應(yīng)用場景廣泛且意義深遠(yuǎn)。人體骨架行為識別作為人體行為識別的一個重要分支，具有獨特的優(yōu)勢和價值。與其他基于圖像數(shù)據(jù)（如RGB圖像、深度圖）的行為識別方法不同，骨架數(shù)據(jù)能夠以簡潔而有效的方式描述人體的運動模式和姿態(tài)變化。它通過提取人體關(guān)節(jié)點的坐標(biāo)信息，構(gòu)建出人體骨架模型，這種表示方式不僅對背景遮擋、光照變化以及視角改變具有較強的魯棒性，還極大地減少了數(shù)據(jù)量，降低了計算復(fù)雜度，方便計算機進行存儲和處理。例如，在復(fù)雜的監(jiān)控場景中，基于骨架數(shù)據(jù)的行為識別系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確地識別出人物的行為，而不會受到環(huán)境因素的干擾，這為安防監(jiān)控提供了更可靠的技術(shù)支持。圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GraphConvolutionalNetwork，GCN）的出現(xiàn)，為人體骨架行為識別帶來了革命性的突破。傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）主要適用于處理具有規(guī)則網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，如圖像。然而，人體骨架數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出的是一種不規(guī)則的圖結(jié)構(gòu)，每個關(guān)節(jié)點作為圖的節(jié)點，關(guān)節(jié)之間的連接作為邊，這種拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)無法直接應(yīng)用CNN進行處理。GCN則專門針對圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進行設(shè)計，它能夠有效地提取圖中節(jié)點的特征以及節(jié)點之間的關(guān)系信息，通過圖卷積操作，將節(jié)點的局部信息和全局信息進行融合，從而實現(xiàn)對人體骨架序列的有效建模。在人機交互領(lǐng)域，人體骨架行為識別技術(shù)使得計算機能夠理解用戶的肢體動作和意圖，實現(xiàn)更加自然、直觀的交互方式。例如，在虛擬現(xiàn)實（VR）和增強現(xiàn)實（AR）應(yīng)用中，用戶可以通過簡單的手勢和動作與虛擬環(huán)境進行互動，系統(tǒng)能夠?qū)崟r識別用戶的行為并做出相應(yīng)的反饋，為用戶提供沉浸式的體驗。在智能家居系統(tǒng)中，用戶可以通過特定的動作控制家電設(shè)備，實現(xiàn)更加便捷的生活體驗。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，人體骨架行為識別可用于輔助醫(yī)生進行疾病診斷和康復(fù)治療。通過分析患者的肢體動作和姿態(tài)變化，醫(yī)生可以更準(zhǔn)確地判斷患者的病情，如帕金森病、關(guān)節(jié)炎等疾病會導(dǎo)致患者的動作和姿態(tài)出現(xiàn)特征性的改變。在康復(fù)訓(xùn)練中，系統(tǒng)可以實時監(jiān)測患者的康復(fù)進展，根據(jù)患者的行為數(shù)據(jù)調(diào)整訓(xùn)練方案，提供個性化的康復(fù)治療。在安防監(jiān)控領(lǐng)域，人體骨架行為識別技術(shù)能夠?qū)崟r監(jiān)測和識別異常行為，如打架、奔跑等，及時發(fā)出警報，為公共安全提供保障。在交通監(jiān)控中，它可以識別駕駛員的危險行為，如疲勞駕駛、違規(guī)操作等，提高交通安全水平。盡管圖卷積網(wǎng)絡(luò)在人體骨架行為識別中取得了顯著的成果，但仍然面臨著一些挑戰(zhàn)和問題。例如，如何更有效地建模骨架節(jié)點之間的復(fù)雜依賴關(guān)系，如何提高模型對長序列數(shù)據(jù)的處理能力，以及如何增強模型的泛化能力，使其能夠適應(yīng)不同場景和數(shù)據(jù)集的變化等。這些問題的解決對于進一步提升人體骨架行為識別的性能和應(yīng)用范圍具有重要意義。深入研究基于圖卷積網(wǎng)絡(luò)的人體骨架行為識別具有重要的理論價值和實際應(yīng)用價值。通過解決當(dāng)前存在的問題，不僅可以推動計算機視覺和模式識別領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展，還能夠為眾多實際應(yīng)用場景提供更高效、準(zhǔn)確的解決方案，為人們的生活和社會發(fā)展帶來積極的影響。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀在國外，基于圖卷積網(wǎng)絡(luò)的人體骨架行為識別研究起步較早，取得了一系列具有影響力的成果。2018年，香港中文大學(xué)和商湯科技聯(lián)合實驗室提出了時空圖卷積網(wǎng)絡(luò)（ST-GCN），這一開創(chuàng)性的工作將圖卷積網(wǎng)絡(luò)擴展到時空圖模型，為骨架序列的動作識別設(shè)計了通用表示。ST-GCN以人體關(guān)節(jié)為圖節(jié)點，關(guān)節(jié)間的自然連通性和時間為圖邊，構(gòu)建多層時空圖卷積，沿空間和時間維度整合信息，消除了手工制作身體部位分配或遍歷規(guī)則的需要，顯著提升了表達(dá)能力和性能，在NTURGB+D等數(shù)據(jù)集上取得了優(yōu)異的表現(xiàn)，為后續(xù)研究奠定了堅實基礎(chǔ)。此后，眾多學(xué)者在ST-GCN的基礎(chǔ)上不斷改進和創(chuàng)新。一些研究致力于優(yōu)化圖卷積核的設(shè)計，以更好地捕捉骨架節(jié)點間的空間關(guān)系。如Li等人提出的Actional-StructuralGraphConvolutionalNetworks（AS-GCN），通過引入動作結(jié)構(gòu)信息，改進了圖卷積核，能夠更有效地提取動作特征，進一步提高了行為識別的準(zhǔn)確率。還有研究關(guān)注于挖掘骨架數(shù)據(jù)中的時間特征，采用不同的時間建模方法來增強模型對動作序列的理解。如Liu等人提出的TemporalAdaptiveGraphConvolutionalNetwork（TAGCN），通過動態(tài)調(diào)整圖的結(jié)構(gòu)來適應(yīng)不同時間步的動作變化，提升了模型對時間動態(tài)的建模能力。在國內(nèi)，相關(guān)研究也呈現(xiàn)出蓬勃發(fā)展的態(tài)勢。清華大學(xué)和中科院計算所等單位合作提出了Motif圖卷積網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合局部和全局時間模塊，用于人體運動識別。該方法受到復(fù)雜社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中Motif概念的啟發(fā)，基于人體運動先驗知識，引入Motif概念建模骨架圖中的語義臨近性，通過稀疏Motif圖卷積子模塊建模骨架關(guān)節(jié)之間的父子關(guān)節(jié)層次結(jié)構(gòu)，并引入關(guān)節(jié)之間的稀疏非物理連接關(guān)系，從而有效提取骨架圖空間特征。同時，結(jié)合局部和非局部時間子模塊高效提取豐富的時間特征，在多個具有代表性的人體運動識別數(shù)據(jù)集上取得了優(yōu)于現(xiàn)有方法的識別準(zhǔn)確率。盡管國內(nèi)外在基于圖卷積網(wǎng)絡(luò)的人體骨架行為識別研究中取得了顯著進展，但仍然存在一些不足和挑戰(zhàn)。首先，目前的模型在處理復(fù)雜場景下的行為識別時，魯棒性有待提高。例如，在多人交互場景中，由于存在多個骨架的相互干擾以及遮擋等問題，模型的識別準(zhǔn)確率會顯著下降。其次，大多數(shù)模型對長序列動作的建模能力不足。長序列動作包含更豐富的上下文信息和復(fù)雜的時間依賴關(guān)系，現(xiàn)有的圖卷積網(wǎng)絡(luò)難以有效地捕捉這些信息，導(dǎo)致對長序列動作的識別效果不理想。此外，模型的泛化能力也是一個亟待解決的問題。當(dāng)前的模型往往在特定的數(shù)據(jù)集上進行訓(xùn)練和優(yōu)化，當(dāng)應(yīng)用于不同場景或數(shù)據(jù)集時，其性能會出現(xiàn)明顯的退化。在數(shù)據(jù)方面，高質(zhì)量的骨架數(shù)據(jù)集相對匱乏，數(shù)據(jù)的多樣性和標(biāo)注的準(zhǔn)確性也存在一定問題，這限制了模型的訓(xùn)練效果和性能提升。同時，如何將圖卷積網(wǎng)絡(luò)與其他技術(shù)（如多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、遷移學(xué)習(xí)等）有效結(jié)合，以進一步提升人體骨架行為識別的性能和應(yīng)用范圍，也是未來研究需要深入探索的方向。1.3研究內(nèi)容與方法針對現(xiàn)有基于圖卷積網(wǎng)絡(luò)的人體骨架行為識別方法存在的問題，本研究將從以下幾個方面展開深入研究：優(yōu)化圖卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以增強節(jié)點依賴關(guān)系建模：深入探究骨架節(jié)點之間復(fù)雜的依賴關(guān)系，提出創(chuàng)新的圖卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。通過改進鄰接矩陣的定義和計算方式，使模型能夠更準(zhǔn)確地捕捉節(jié)點之間的空間關(guān)系，不僅關(guān)注直接相連節(jié)點的信息傳遞，還能挖掘間接節(jié)點之間的潛在聯(lián)系。引入注意力機制，讓模型自動學(xué)習(xí)不同節(jié)點在行為識別中的重要程度，突出關(guān)鍵節(jié)點對行為特征的貢獻，從而提升模型對復(fù)雜行為模式的理解和表達(dá)能力。改進時間特征提取方法以提升長序列處理能力：設(shè)計更有效的時間特征提取方法，以適應(yīng)長序列動作數(shù)據(jù)的處理需求。研究如何在圖卷積網(wǎng)絡(luò)中結(jié)合循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）等時間序列模型，充分利用它們對時間序列數(shù)據(jù)的建模優(yōu)勢，捕捉動作序列中的長期依賴關(guān)系和上下文信息。探索多尺度時間卷積技術(shù)，通過不同大小的時間卷積核，從多個時間尺度上提取動作特征，從而更全面地描述動作的動態(tài)變化過程，提高模型對長序列動作的識別準(zhǔn)確率。增強模型泛化能力以適應(yīng)不同場景和數(shù)據(jù)集：為提高模型的泛化能力，使其能夠在不同場景和數(shù)據(jù)集上都保持良好的性能，本研究將采用遷移學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)增強等技術(shù)。通過遷移學(xué)習(xí)，將在大規(guī)模通用數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練的模型參數(shù)遷移到目標(biāo)數(shù)據(jù)集上進行微調(diào)，利用源數(shù)據(jù)集中豐富的知識和特征表示，幫助模型更快地適應(yīng)新的數(shù)據(jù)集。同時，運用數(shù)據(jù)增強技術(shù)，如對骨架數(shù)據(jù)進行旋轉(zhuǎn)、縮放、添加噪聲等操作，擴充訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性，增加模型對不同數(shù)據(jù)分布的適應(yīng)性，減少過擬合現(xiàn)象，提升模型在不同場景下的魯棒性和泛化能力。探索多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與圖卷積網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合：考慮將骨架數(shù)據(jù)與其他模態(tài)數(shù)據(jù)（如RGB圖像、深度圖、音頻等）進行融合，充分利用多模態(tài)數(shù)據(jù)的互補信息，進一步提升行為識別的性能。研究如何有效地將不同模態(tài)的數(shù)據(jù)進行融合，使其能夠與圖卷積網(wǎng)絡(luò)進行無縫對接，共同參與特征提取和行為分類。例如，可以在特征層或決策層進行融合，通過設(shè)計合適的融合策略，將不同模態(tài)數(shù)據(jù)的特征進行整合，為模型提供更全面、豐富的信息，從而提高模型對復(fù)雜行為的識別能力和準(zhǔn)確性。在研究方法上，本研究將采用理論分析與實驗驗證相結(jié)合的方式。通過深入分析現(xiàn)有圖卷積網(wǎng)絡(luò)模型的原理和不足，從理論上推導(dǎo)和設(shè)計新的模型結(jié)構(gòu)和算法。在實驗方面，選用多個具有代表性的人體骨架行為識別數(shù)據(jù)集，如NTURGB+D、Kinetics-Skeleton等，對提出的方法進行全面的性能評估。通過對比實驗，驗證所提方法在節(jié)點依賴關(guān)系建模、時間特征提取、泛化能力以及多模態(tài)數(shù)據(jù)融合等方面的有效性和優(yōu)越性。同時，對實驗結(jié)果進行深入分析，總結(jié)經(jīng)驗教訓(xùn)，進一步優(yōu)化和改進模型，以實現(xiàn)更高的識別準(zhǔn)確率和更好的性能表現(xiàn)。二、圖卷積網(wǎng)絡(luò)與人體骨架行為識別基礎(chǔ)2.1圖卷積網(wǎng)絡(luò)原理圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GraphConvolutionalNetwork，GCN）是一種專門為處理圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)而設(shè)計的深度學(xué)習(xí)模型，它將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）的思想拓展到了圖數(shù)據(jù)領(lǐng)域。在傳統(tǒng)的CNN中，卷積操作是在規(guī)則的網(wǎng)格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)（如圖像）上進行的，通過滑動卷積核來提取局部特征。然而，現(xiàn)實世界中存在大量的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出不規(guī)則的圖結(jié)構(gòu)，如社交網(wǎng)絡(luò)、知識圖譜、分子結(jié)構(gòu)以及人體骨架數(shù)據(jù)等，這些數(shù)據(jù)無法直接應(yīng)用傳統(tǒng)的CNN進行處理。GCN的出現(xiàn)，為解決這類問題提供了有效的途徑。從數(shù)學(xué)原理上看，圖卷積的核心是通過聚合節(jié)點的鄰居信息來更新節(jié)點的特征表示。對于一個圖G=(V,E)，其中V是節(jié)點集合，E是邊集合。每個節(jié)點v_i\inV都具有一個特征向量x_i，整個圖的節(jié)點特征矩陣可以表示為X。鄰接矩陣A用于描述圖中節(jié)點之間的連接關(guān)系，若節(jié)點i和節(jié)點j之間存在邊，則A_{ij}=1，否則A_{ij}=0。圖卷積操作可以看作是一個信息傳播的過程，在這個過程中，每個節(jié)點會接收來自其鄰居節(jié)點的信息，并將這些信息與自身的特征進行融合，從而更新自己的特征表示。具體來說，對于第l層的節(jié)點特征矩陣H^{(l)}，經(jīng)過圖卷積操作后得到第l+1層的節(jié)點特征矩陣H^{(l+1)}，其計算公式通常可以表示為：H^{(l+1)}=\sigma(\tilde{D}^{-\frac{1}{2}}\tilde{A}\tilde{D}^{-\frac{1}{2}}H^{(l)}W^{(l)})其中，\sigma是激活函數(shù)，如ReLU函數(shù)，用于引入非線性，增強模型的表達(dá)能力；W^{(l)}是第l層的權(quán)重矩陣，通過訓(xùn)練學(xué)習(xí)得到，用于對節(jié)點特征進行線性變換；\tilde{A}=A+I，I是單位矩陣，添加自環(huán)的目的是使節(jié)點能夠考慮自身的特征信息；\tilde{D}是\tilde{A}的度矩陣，其對角元素\tilde{D}_{ii}=\sum_{j}\tilde{A}_{ij}，對鄰接矩陣進行歸一化處理，即\tilde{D}^{-\frac{1}{2}}\tilde{A}\tilde{D}^{-\frac{1}{2}}，是為了平衡不同節(jié)點的度對信息聚合的影響，使得模型能夠更穩(wěn)定地學(xué)習(xí)節(jié)點的特征。以社交網(wǎng)絡(luò)為例，每個用戶可以看作是圖中的一個節(jié)點，用戶之間的關(guān)注關(guān)系則是邊。通過圖卷積操作，每個用戶節(jié)點可以聚合其關(guān)注者和被關(guān)注者的信息，從而學(xué)習(xí)到與自身相關(guān)的社交特征，如興趣愛好、社交圈子等。在實際應(yīng)用中，GCN通常由多個圖卷積層堆疊而成，形成一個深度圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。隨著網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的增加，每個節(jié)點不僅能夠獲取其直接鄰居的信息，還能獲取到更遠(yuǎn)距離鄰居的信息，從而學(xué)習(xí)到更豐富、更抽象的圖結(jié)構(gòu)特征。例如，在一個多層的GCN中，第一層圖卷積可能主要學(xué)習(xí)節(jié)點的局部鄰居特征，而第二層圖卷積則可以將第一層學(xué)習(xí)到的局部特征進行進一步融合和抽象，學(xué)習(xí)到更高級的特征，以此類推，高層的圖卷積層能夠捕捉到整個圖的全局結(jié)構(gòu)信息。GCN在處理圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)上具有諸多優(yōu)勢。首先，它能夠自然地處理節(jié)點之間的復(fù)雜關(guān)系，直接對圖的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進行建模，無需對數(shù)據(jù)進行復(fù)雜的預(yù)處理或轉(zhuǎn)換。其次，GCN通過共享權(quán)重的方式，大大減少了模型的參數(shù)數(shù)量，提高了模型的訓(xùn)練效率和泛化能力。與傳統(tǒng)的基于圖的機器學(xué)習(xí)方法相比，GCN能夠自動學(xué)習(xí)圖數(shù)據(jù)中的特征表示，無需人工設(shè)計特征，降低了對領(lǐng)域知識的依賴。圖卷積網(wǎng)絡(luò)作為一種強大的深度學(xué)習(xí)模型，通過獨特的圖卷積操作，能夠有效地處理圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，為解決各種與圖相關(guān)的問題提供了有力的工具，在人體骨架行為識別等眾多領(lǐng)域展現(xiàn)出了巨大的潛力。2.2人體骨架行為識別概述人體骨架行為識別是計算機視覺和模式識別領(lǐng)域中的一個重要研究方向，旨在通過對人體骨架序列的分析，自動識別出人體所執(zhí)行的行為動作。它在智能監(jiān)控、人機交互、運動分析、醫(yī)療康復(fù)等眾多領(lǐng)域都具有廣泛的應(yīng)用前景。人體骨架行為識別的基本流程通常包括數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、特征提取和行為分類四個主要步驟。在數(shù)據(jù)采集階段，常用的設(shè)備有深度相機（如Kinect系列）、慣性測量單元（IMU）等。深度相機能夠通過紅外傳感器獲取人體的深度信息，進而利用算法提取出人體關(guān)節(jié)點的三維坐標(biāo)，構(gòu)建出人體骨架模型。例如，微軟的Kinect設(shè)備可以實時捕捉人體的25個關(guān)節(jié)點信息，涵蓋了頭部、軀干、四肢等關(guān)鍵部位。慣性測量單元則通過測量加速度、角速度等物理量來推斷人體的運動狀態(tài)，進而獲取骨架數(shù)據(jù)，它具有便攜性強的優(yōu)點，適合在戶外等復(fù)雜環(huán)境下進行數(shù)據(jù)采集。采集到的數(shù)據(jù)往往存在噪聲、缺失值等問題，因此需要進行預(yù)處理。預(yù)處理的主要目的是對數(shù)據(jù)進行清洗和歸一化，以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。對于噪聲問題，可以采用濾波算法（如卡爾曼濾波、中值濾波）來去除數(shù)據(jù)中的高頻噪聲，使骨架數(shù)據(jù)更加平滑。對于缺失值，常見的處理方法有線性插值、基于模型的預(yù)測填補等。歸一化處理則是將不同尺度的骨架數(shù)據(jù)統(tǒng)一到相同的尺度范圍內(nèi)，常用的歸一化方法有最小-最大歸一化和Z-分?jǐn)?shù)歸一化。最小-最大歸一化將數(shù)據(jù)映射到[0,1]區(qū)間，其公式為x_{norm}=\frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}，其中x是原始數(shù)據(jù)，x_{min}和x_{max}分別是數(shù)據(jù)的最小值和最大值；Z-分?jǐn)?shù)歸一化則是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，公式為x_{norm}=\frac{x-\mu}{\sigma}，其中\(zhòng)mu是數(shù)據(jù)的均值，\sigma是標(biāo)準(zhǔn)差。特征提取是人體骨架行為識別的關(guān)鍵步驟，其目的是從預(yù)處理后的骨架數(shù)據(jù)中提取出能夠有效表征人體行為的特征。傳統(tǒng)的特征提取方法主要基于手工設(shè)計的特征，如關(guān)節(jié)角度、關(guān)節(jié)距離、速度、加速度等。關(guān)節(jié)角度特征能夠反映人體關(guān)節(jié)之間的相對位置關(guān)系，例如通過計算相鄰關(guān)節(jié)之間的夾角，可以描述人體的姿態(tài)變化；關(guān)節(jié)距離特征則可以衡量不同關(guān)節(jié)點之間的空間距離，用于區(qū)分不同的動作。速度和加速度特征能夠體現(xiàn)人體動作的動態(tài)變化，如快速動作和緩慢動作在速度和加速度上會有明顯的差異。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自動特征提取方法逐漸成為主流，如前面提到的圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）能夠自動學(xué)習(xí)骨架數(shù)據(jù)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和時空特征，無需人工設(shè)計復(fù)雜的特征。在行為分類階段，使用分類器對提取的特征進行分類，以確定人體所執(zhí)行的行為類別。常用的分類器有支持向量機（SVM）、決策樹、樸素貝葉斯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。支持向量機通過尋找一個最優(yōu)的分類超平面，將不同類別的數(shù)據(jù)分開，在小樣本分類問題上表現(xiàn)出色；決策樹則是基于樹形結(jié)構(gòu)進行決策，通過對特征的不斷劃分來實現(xiàn)分類；樸素貝葉斯基于貝葉斯定理和特征條件獨立假設(shè)，計算樣本屬于各個類別的概率，從而進行分類；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如多層感知機、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等）則通過構(gòu)建復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，自動學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的特征表示，具有強大的分類能力。在基于圖卷積網(wǎng)絡(luò)的人體骨架行為識別中，通常會在圖卷積層之后連接全連接層和softmax分類器，將提取的特征映射到不同的行為類別上，通過最小化分類損失來訓(xùn)練模型，使模型能夠準(zhǔn)確地識別出人體的行為。在人體骨架行為識別研究中，常用的數(shù)據(jù)集有NTURGB+D、Kinetics-Skeleton、UCF101-Skeleton等。NTURGB+D數(shù)據(jù)集是目前規(guī)模較大且廣泛使用的數(shù)據(jù)集之一，它包含了60種不同的動作類別，采集了40名志愿者在不同場景下的動作數(shù)據(jù)，每個動作樣本都同時包含了RGB視頻、深度圖和骨架數(shù)據(jù)，為多模態(tài)行為識別研究提供了豐富的數(shù)據(jù)資源。Kinetics-Skeleton數(shù)據(jù)集則是從大規(guī)模的視頻數(shù)據(jù)中提取骨架信息構(gòu)建而成，包含了400種動作類別，數(shù)據(jù)具有多樣性和復(fù)雜性，對模型的泛化能力要求較高。UCF101-Skeleton數(shù)據(jù)集基于UCF101視頻數(shù)據(jù)集提取骨架數(shù)據(jù)，包含101種動作類別，常用于驗證模型在復(fù)雜場景下的行為識別性能。為了評估人體骨架行為識別模型的性能，常用的評估指標(biāo)有準(zhǔn)確率（Accuracy）、召回率（Recall）、F1值（F1-score）、平均精度均值（mAP）等。準(zhǔn)確率是指正確分類的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，反映了模型分類的準(zhǔn)確性，公式為Accuracy=\frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}，其中TP（TruePositive）表示真正例，即實際為正樣本且被正確預(yù)測為正樣本的數(shù)量；TN（TrueNegative）表示真反例，即實際為負(fù)樣本且被正確預(yù)測為負(fù)樣本的數(shù)量；FP（FalsePositive）表示假正例，即實際為負(fù)樣本但被錯誤預(yù)測為正樣本的數(shù)量；FN（FalseNegative）表示假反例，即實際為正樣本但被錯誤預(yù)測為負(fù)樣本的數(shù)量。召回率是指真正例被正確預(yù)測的比例，衡量了模型對正樣本的覆蓋程度，公式為Recall=\frac{TP}{TP+FN}。F1值是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，綜合考慮了兩者的性能，公式為F1-score=\frac{2\timesPrecision\timesRecall}{Precision+Recall}，其中Precision=\frac{TP}{TP+FP}，表示精確率，即預(yù)測為正樣本且正確的樣本數(shù)占預(yù)測為正樣本總數(shù)的比例。平均精度均值是對不同召回率下的平均精度（AveragePrecision，AP）進行平均得到的指標(biāo)，常用于多類別分類任務(wù)中評估模型在不同類別上的綜合性能，它能夠更全面地反映模型對不同難度樣本的識別能力。這些評估指標(biāo)從不同角度衡量了模型的性能，在研究和應(yīng)用中需要根據(jù)具體需求選擇合適的指標(biāo)來評估模型。2.3圖卷積網(wǎng)絡(luò)在人體骨架行為識別中的應(yīng)用在人體骨架行為識別領(lǐng)域，圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）的應(yīng)用為該領(lǐng)域帶來了新的突破和發(fā)展。其獨特的處理圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的能力，使得它能夠有效地挖掘人體骨架數(shù)據(jù)中的時空特征，從而實現(xiàn)對人體行為的準(zhǔn)確識別。在應(yīng)用方式上，首先需要將人體骨架數(shù)據(jù)構(gòu)建成圖結(jié)構(gòu)。通常將人體關(guān)節(jié)點視為圖的節(jié)點，關(guān)節(jié)之間的自然連接作為圖的邊，每個節(jié)點都帶有表示關(guān)節(jié)位置等信息的特征向量。例如，在一個包含N個關(guān)節(jié)點的人體骨架模型中，每個關(guān)節(jié)點可以用三維坐標(biāo)(x,y,z)來表示其位置信息，這些坐標(biāo)就構(gòu)成了節(jié)點的特征向量。通過這樣的構(gòu)建，人體骨架序列就被轉(zhuǎn)化為了一系列的時空圖，為GCN的后續(xù)處理提供了基礎(chǔ)。以時空圖卷積網(wǎng)絡(luò)（ST-GCN）為例，它是將GCN擴展到時空圖模型的典型代表。在空間維度上，ST-GCN通過設(shè)計特定的圖卷積核，對每個節(jié)點及其鄰居節(jié)點的特征進行聚合，從而提取空間特征。這種聚合操作能夠捕捉關(guān)節(jié)之間的相對位置關(guān)系和運動模式，例如通過分析相鄰關(guān)節(jié)點之間的距離和角度變化，來判斷人體的姿態(tài)和動作。在時間維度上，ST-GCN采用時間卷積來處理不同時間步的圖數(shù)據(jù)，捕捉動作的時間動態(tài)信息。通過將時空圖卷積層堆疊起來，ST-GCN可以學(xué)習(xí)到不同層次的時空特征，從局部的關(guān)節(jié)運動到整體的行為模式，從而實現(xiàn)對人體行為的有效識別。除了ST-GCN，一些研究還提出了自適應(yīng)圖卷積網(wǎng)絡(luò)。這類方法能夠根據(jù)輸入的骨架數(shù)據(jù)動態(tài)地調(diào)整圖的結(jié)構(gòu)和卷積操作，以更好地適應(yīng)不同的行為特征。例如，通過引入注意力機制，模型可以自動學(xué)習(xí)不同節(jié)點和邊在行為識別中的重要性，對于一些關(guān)鍵的關(guān)節(jié)點和連接，給予更高的權(quán)重，從而更準(zhǔn)確地提取行為特征。在多人交互行為識別中，自適應(yīng)圖卷積網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)不同人物之間的交互關(guān)系，動態(tài)地調(diào)整圖的結(jié)構(gòu)，突出交互關(guān)節(jié)點的特征，提高識別準(zhǔn)確率。盡管圖卷積網(wǎng)絡(luò)在人體骨架行為識別中取得了顯著的成果，但仍然面臨著一些挑戰(zhàn)。在復(fù)雜場景下，如多人交互、遮擋、背景干擾等，模型的魯棒性和準(zhǔn)確性會受到影響。在多人交互場景中，多個骨架相互交織，節(jié)點之間的關(guān)系變得更加復(fù)雜，傳統(tǒng)的圖卷積網(wǎng)絡(luò)難以準(zhǔn)確地分離和識別不同人物的行為。當(dāng)部分關(guān)節(jié)點被遮擋時，模型可能會丟失重要的特征信息，導(dǎo)致識別錯誤。解決這些問題需要進一步改進圖卷積網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和算法，使其能夠更好地處理復(fù)雜的圖結(jié)構(gòu)和缺失數(shù)據(jù)。對于長序列動作的處理，現(xiàn)有的圖卷積網(wǎng)絡(luò)也存在一定的局限性。長序列動作包含更豐富的上下文信息和復(fù)雜的時間依賴關(guān)系，而目前的模型在捕捉這些信息時能力有限。隨著動作序列長度的增加，模型的計算復(fù)雜度和內(nèi)存需求也會顯著增加，這給模型的訓(xùn)練和推理帶來了困難。為了提升長序列動作的處理能力，需要研究更有效的時間建模方法，如結(jié)合循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或Transformer架構(gòu)，以及優(yōu)化模型的計算效率，減少內(nèi)存占用。模型的泛化能力也是一個亟待解決的問題。當(dāng)前的圖卷積網(wǎng)絡(luò)模型往往在特定的數(shù)據(jù)集上進行訓(xùn)練和優(yōu)化，當(dāng)應(yīng)用于不同場景或數(shù)據(jù)集時，其性能會出現(xiàn)明顯的退化。不同數(shù)據(jù)集的采集設(shè)備、環(huán)境條件、標(biāo)注方式等存在差異，導(dǎo)致數(shù)據(jù)的分布和特征也有所不同，這使得模型難以適應(yīng)新的數(shù)據(jù)。為了增強模型的泛化能力，需要采用數(shù)據(jù)增強、遷移學(xué)習(xí)等技術(shù)，擴充訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性，利用其他相關(guān)數(shù)據(jù)集的知識來提升模型在不同場景下的適應(yīng)性。三、存在問題分析3.1節(jié)點依賴關(guān)系建模不完善在基于圖卷積網(wǎng)絡(luò)的人體骨架行為識別中，節(jié)點依賴關(guān)系建模是核心問題之一，然而現(xiàn)有方法在這方面存在諸多不完善之處。許多方法采用固定的骨架建模方式，將人體骨架視為固定拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的圖，這種固定的建模方式難以適應(yīng)不同行為中節(jié)點間復(fù)雜多變的依賴關(guān)系。在日常生活中，不同的行為動作會導(dǎo)致人體關(guān)節(jié)之間的協(xié)作模式和依賴關(guān)系發(fā)生顯著變化。在進行跑步動作時，腿部關(guān)節(jié)之間的依賴關(guān)系緊密，且與手臂關(guān)節(jié)的協(xié)同作用也呈現(xiàn)出特定的模式；而在進行揮手動作時，手臂關(guān)節(jié)成為主導(dǎo)，其內(nèi)部關(guān)節(jié)間的依賴關(guān)系以及與其他身體部位關(guān)節(jié)的關(guān)系與跑步時截然不同。但固定骨架建模方式無法根據(jù)具體行為的動態(tài)變化調(diào)整節(jié)點間的連接權(quán)重和依賴關(guān)系，使得模型難以捕捉到這些細(xì)微而關(guān)鍵的變化，從而限制了對復(fù)雜行為的準(zhǔn)確識別。現(xiàn)有方法在局部物理依賴性捕獲方面存在不足。雖然能夠捕捉到直接相連關(guān)節(jié)之間的局部物理依賴關(guān)系，但對于間接節(jié)點之間的潛在聯(lián)系挖掘不夠深入。人體骨架是一個復(fù)雜的動力學(xué)系統(tǒng)，關(guān)節(jié)之間的相互作用不僅僅局限于直接相鄰的關(guān)節(jié)。在進行復(fù)雜的舞蹈動作時，頭部的微小轉(zhuǎn)動可能與腰部、腿部的動作存在潛在的關(guān)聯(lián)，這種關(guān)聯(lián)雖然不是直接的物理連接，但對于表達(dá)整個舞蹈動作的風(fēng)格和意圖至關(guān)重要。傳統(tǒng)的圖卷積網(wǎng)絡(luò)在處理這種情況時，由于僅關(guān)注局部物理連接，無法有效地整合這些間接節(jié)點之間的信息，導(dǎo)致對行為特征的提取不夠全面，進而影響了行為識別的準(zhǔn)確性。一些方法在建模過程中未能充分考慮節(jié)點的重要性差異。在人體行為中，不同關(guān)節(jié)點對于行為識別的貢獻程度是不同的。在識別揮手動作時，手部關(guān)節(jié)的運動特征是關(guān)鍵，其對于動作的識別具有較高的重要性；而在識別坐姿時，臀部和腰部關(guān)節(jié)的狀態(tài)則更為關(guān)鍵。然而，現(xiàn)有的節(jié)點依賴關(guān)系建模方法往往對所有節(jié)點一視同仁，沒有賦予不同節(jié)點相應(yīng)的權(quán)重，使得模型在學(xué)習(xí)過程中無法突出關(guān)鍵節(jié)點的作用，降低了模型對行為特征的敏感度和表達(dá)能力。部分研究在節(jié)點依賴關(guān)系建模中缺乏對上下文信息的有效利用。人體行為是一個連續(xù)的過程，當(dāng)前時刻的行為往往與前后的動作存在緊密的上下文聯(lián)系。在識別一段連續(xù)的體育動作時，前一個動作的結(jié)束狀態(tài)會為后續(xù)動作的識別提供重要的線索和背景信息。現(xiàn)有的建模方法大多只關(guān)注當(dāng)前時刻的節(jié)點依賴關(guān)系，忽視了行為的時間上下文信息，無法將過去和未來的動作信息融入到當(dāng)前節(jié)點的依賴關(guān)系建模中，從而導(dǎo)致模型對行為的理解不夠深入和全面，難以準(zhǔn)確識別那些需要依賴上下文才能判斷的行為。3.2時間特征提取能力弱在人體骨架行為識別中，時間特征對于準(zhǔn)確理解和分類行為起著至關(guān)重要的作用，然而當(dāng)前基于圖卷積網(wǎng)絡(luò)的方法在時間特征提取方面存在明顯的不足。許多模型在處理長序列動作時面臨困境。長序列動作包含豐富的上下文信息和復(fù)雜的時間依賴關(guān)系，隨著動作序列長度的增加，模型需要處理的信息呈指數(shù)級增長。傳統(tǒng)的圖卷積網(wǎng)絡(luò)在處理長序列時，難以有效地捕捉這些長期依賴關(guān)系，容易出現(xiàn)信息丟失和特征模糊的問題。在識別一段包含多個連續(xù)動作的復(fù)雜體育動作序列時，模型可能無法準(zhǔn)確關(guān)聯(lián)不同時間步的動作信息，導(dǎo)致對整個動作序列的理解和分類出現(xiàn)偏差。這是因為圖卷積網(wǎng)絡(luò)在時間維度上的卷積操作通常只關(guān)注局部的時間窗口，無法充分利用長序列中的全局時間信息，使得模型在面對長序列動作時表現(xiàn)不佳。部分模型在時間信息融合方面存在缺陷。人體行為是一個連續(xù)的動態(tài)過程，不同時間步的信息之間存在著緊密的聯(lián)系，需要進行有效的融合才能準(zhǔn)確地表達(dá)行為特征。現(xiàn)有的一些模型在時間信息融合過程中，只是簡單地將不同時間步的特征進行拼接或加權(quán)求和，沒有充分考慮到時間信息的動態(tài)變化和相互作用。在分析一段舞蹈動作時，不同時間步的舞蹈動作之間存在著流暢的過渡和節(jié)奏變化，簡單的信息融合方式無法捕捉到這些細(xì)微的動態(tài)變化，導(dǎo)致提取的時間特征不夠準(zhǔn)確和完整，影響了行為識別的準(zhǔn)確率。一些模型缺乏對時間序列中動態(tài)變化的自適應(yīng)能力。人體行為的時間序列具有高度的動態(tài)性，不同行為的時間模式和變化速率各不相同。現(xiàn)有的模型往往采用固定的時間卷積核或參數(shù)設(shè)置，無法根據(jù)不同行為的動態(tài)特性進行自適應(yīng)調(diào)整。在識別快速的跑步動作和緩慢的瑜伽動作時，模型無法根據(jù)動作的速度和節(jié)奏變化自動調(diào)整時間特征提取的方式，導(dǎo)致對不同行為的時間特征提取效果不佳，降低了模型的泛化能力和適應(yīng)性。部分方法在時間特征提取過程中存在計算效率低下的問題。隨著行為數(shù)據(jù)量的增加和模型復(fù)雜度的提高，時間特征提取的計算量也大幅增加。一些模型在處理時間序列數(shù)據(jù)時，采用了復(fù)雜的計算方法和結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致計算效率低下，難以滿足實時性要求較高的應(yīng)用場景。在實時監(jiān)控系統(tǒng)中，需要對大量的人體行為數(shù)據(jù)進行實時分析和識別，計算效率低下的模型無法及時處理數(shù)據(jù)，導(dǎo)致系統(tǒng)響應(yīng)延遲，影響了實際應(yīng)用效果。3.3運動特征信息挖掘不充分在基于圖卷積網(wǎng)絡(luò)的人體骨架行為識別中，對運動特征信息的充分挖掘是準(zhǔn)確識別行為的關(guān)鍵，但目前的方法在這方面存在明顯不足。現(xiàn)有方法對高階運動特征的利用不夠充分。人體運動是一個復(fù)雜的過程，其中包含豐富的高階運動特征，這些特征能夠更全面地描述人體行為的動態(tài)特性和語義信息。在一些復(fù)雜的舞蹈動作中，不僅涉及到關(guān)節(jié)的位移和速度等一階運動特征，還包含關(guān)節(jié)加速度的變化、不同關(guān)節(jié)運動之間的耦合關(guān)系等高階運動特征。當(dāng)前的圖卷積網(wǎng)絡(luò)模型往往側(cè)重于提取一階運動特征，對于高階運動特征的提取和利用相對較少。這是因為高階運動特征的提取需要更復(fù)雜的計算和建模方法，對模型的表達(dá)能力和計算資源要求較高。由于缺乏對高階運動特征的有效利用，模型難以準(zhǔn)確地捕捉到行為的細(xì)微差別和復(fù)雜模式，從而影響了行為識別的準(zhǔn)確性和魯棒性。部分模型在局部動作特征提取方面存在缺陷。在許多日常行為中，局部關(guān)節(jié)的動作特征對于行為識別起著至關(guān)重要的作用。在書寫行為中，手部關(guān)節(jié)的精細(xì)動作是識別該行為的關(guān)鍵特征；在踢足球行為中，腿部關(guān)節(jié)的局部動作模式?jīng)Q定了行為的類型。然而，現(xiàn)有的一些圖卷積網(wǎng)絡(luò)模型在提取局部動作特征時，往往只關(guān)注全局關(guān)節(jié)之間的依賴關(guān)系，忽略了特定動作執(zhí)行過程中局部關(guān)節(jié)的重要性。這些模型通常采用固定的圖卷積核或鄰接矩陣來處理骨架數(shù)據(jù)，無法根據(jù)不同行為的特點自適應(yīng)地聚焦于局部關(guān)節(jié)，導(dǎo)致局部動作特征的提取不夠準(zhǔn)確和完整，影響了模型對相關(guān)行為的識別能力。一些方法在跨幀時間特征提取上存在不足。人體行為是一個隨時間變化的動態(tài)過程，跨幀時間特征能夠反映行為的時間連續(xù)性和變化趨勢。在一段連續(xù)的跑步動作中，不同幀之間關(guān)節(jié)位置和姿態(tài)的變化順序和速率構(gòu)成了重要的跨幀時間特征。現(xiàn)有的模型在提取跨幀時間特征時，往往只是簡單地對相鄰幀進行處理，沒有充分考慮到長距離幀之間的依賴關(guān)系和上下文信息。這使得模型難以捕捉到行為在較長時間跨度內(nèi)的變化規(guī)律，對于那些需要依賴長距離時間信息才能準(zhǔn)確識別的行為，如復(fù)雜的體育動作序列或舞蹈動作，模型的識別效果較差。部分研究在運動特征信息融合方面存在問題。人體骨架數(shù)據(jù)中包含多種類型的運動特征，如關(guān)節(jié)位置、關(guān)節(jié)速度、關(guān)節(jié)角度等，這些特征之間存在著互補和關(guān)聯(lián)關(guān)系，需要進行有效的融合才能全面地描述人體行為。現(xiàn)有的一些方法在融合不同類型的運動特征時，只是進行簡單的拼接或加權(quán)求和，沒有深入挖掘特征之間的內(nèi)在聯(lián)系和協(xié)同作用。這種簡單的融合方式無法充分發(fā)揮各種運動特征的優(yōu)勢，導(dǎo)致模型對行為的表達(dá)能力不足，影響了行為識別的性能。四、針對問題的改進策略與方法4.1改進節(jié)點依賴關(guān)系建模為了改善現(xiàn)有基于圖卷積網(wǎng)絡(luò)的人體骨架行為識別方法中節(jié)點依賴關(guān)系建模不完善的問題，可采用構(gòu)建多維自適應(yīng)鄰接矩陣、設(shè)計超連接鄰接矩陣等方式，從多個角度優(yōu)化節(jié)點依賴關(guān)系的建模。構(gòu)建多維自適應(yīng)鄰接矩陣是一種有效的改進策略。傳統(tǒng)的圖卷積網(wǎng)絡(luò)通常采用固定的鄰接矩陣來描述骨架節(jié)點之間的連接關(guān)系，這種方式難以捕捉到不同行為中節(jié)點依賴關(guān)系的動態(tài)變化。基于非局部網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)并結(jié)合維度變換模塊，可以構(gòu)造多維自適應(yīng)鄰接矩陣。非局部網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)能夠捕捉到長距離的依賴關(guān)系，通過對節(jié)點特征在不同維度上進行變換和融合，使得鄰接矩陣能夠根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的特征動態(tài)調(diào)整節(jié)點之間的連接權(quán)重。在進行復(fù)雜的舞蹈動作時，不同關(guān)節(jié)之間的協(xié)同關(guān)系會隨著動作的變化而不斷改變，多維自適應(yīng)鄰接矩陣可以實時感知這些變化，為關(guān)節(jié)之間的連接賦予更合理的權(quán)重，從而更準(zhǔn)確地反映節(jié)點之間的依賴關(guān)系。將這種多維自適應(yīng)鄰接矩陣應(yīng)用于圖卷積模塊中，能夠顯著提升模型對節(jié)點多維依賴關(guān)系的提取能力，增強模型對復(fù)雜行為模式的理解和表達(dá)。設(shè)計超連接鄰接矩陣也是改進節(jié)點依賴關(guān)系建模的重要方法。在人體骨架中，除了直接相連的關(guān)節(jié)之間存在依賴關(guān)系外，一些距離較遠(yuǎn)的關(guān)節(jié)之間也可能存在潛在的聯(lián)系。通過添加長距離跨節(jié)點連接來設(shè)計超連接鄰接矩陣，可以有效挖掘這些長距離依賴關(guān)系。在進行體育運動時，手臂的大幅度擺動可能與腿部的動作存在協(xié)同關(guān)系，盡管它們在空間位置上距離較遠(yuǎn)。超連接鄰接矩陣能夠通過添加特定的連接，將這些長距離的節(jié)點聯(lián)系起來，使得模型在進行圖卷積操作時，能夠充分考慮到這些非局部的依賴關(guān)系。結(jié)合多維自適應(yīng)圖卷積模塊，構(gòu)造超連接自適應(yīng)圖卷積模塊，進一步增強模型對長距離依賴關(guān)系的建模能力。超連接自適應(yīng)圖卷積模塊可以根據(jù)不同的行為數(shù)據(jù)，動態(tài)地調(diào)整超連接的權(quán)重和連接方式，從而更好地適應(yīng)各種復(fù)雜的行為場景。引入注意力機制也是優(yōu)化節(jié)點依賴關(guān)系建模的關(guān)鍵。在人體行為中，不同關(guān)節(jié)點對于行為識別的重要性是不同的。注意力機制可以讓模型自動學(xué)習(xí)不同節(jié)點在行為識別中的重要程度，為重要節(jié)點分配更高的權(quán)重。在識別揮手動作時，手部關(guān)節(jié)的運動對于動作的識別起著關(guān)鍵作用，通過注意力機制，模型可以突出手部關(guān)節(jié)節(jié)點的特征，減少其他無關(guān)節(jié)點的干擾。可以在圖卷積網(wǎng)絡(luò)中設(shè)計基于注意力的圖卷積層，在進行圖卷積操作時，同時計算每個節(jié)點的注意力權(quán)重。這樣，模型在聚合節(jié)點信息時，會更加關(guān)注那些對行為識別貢獻較大的節(jié)點，從而提高模型對行為特征的提取能力和識別準(zhǔn)確率。考慮上下文信息對節(jié)點依賴關(guān)系的影響也是至關(guān)重要的。人體行為是一個連續(xù)的過程，當(dāng)前時刻的行為往往與前后的動作存在緊密的聯(lián)系。為了充分利用這種上下文信息，可以將時間序列中的前后幀信息融入到節(jié)點依賴關(guān)系的建模中。在處理當(dāng)前幀的節(jié)點依賴關(guān)系時，不僅考慮當(dāng)前幀中節(jié)點之間的連接，還考慮前一幀和后一幀中節(jié)點的狀態(tài)和關(guān)系。通過這種方式，模型能夠捕捉到行為的時間連續(xù)性和動態(tài)變化，更好地理解行為的整體過程。可以設(shè)計一種時空上下文感知的圖卷積模塊，該模塊在進行圖卷積操作時，同時考慮時空維度上的信息，通過對不同時間步的節(jié)點特征進行融合和分析，建立更加全面和準(zhǔn)確的節(jié)點依賴關(guān)系模型。4.2提升時間特征提取能力為了提升時間特征提取能力，克服當(dāng)前基于圖卷積網(wǎng)絡(luò)的人體骨架行為識別方法在處理時間序列數(shù)據(jù)時的局限性，可從多個方面進行改進，如引入動態(tài)卷積的卷積核注意力機制、計算卷積核全維注意力等。在時序卷積網(wǎng)絡(luò)中引入動態(tài)卷積的卷積核注意力機制是一種有效的改進策略。傳統(tǒng)的卷積操作使用固定的卷積核，無法根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的動態(tài)變化進行自適應(yīng)調(diào)整。動態(tài)卷積則通過對卷積核進行動態(tài)生成和調(diào)整，使其能夠更好地適應(yīng)不同時間步的動作特征。通過引入卷積核注意力機制，可以進一步增強動態(tài)卷積的效果。卷積核注意力機制能夠根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的特點，為不同的卷積核分配不同的權(quán)重，從而使模型更加關(guān)注那些對時間特征提取重要的卷積核。在識別一段包含快速動作和緩慢動作的復(fù)雜行為序列時，卷積核注意力機制可以自動調(diào)整卷積核的權(quán)重，使得模型在處理快速動作時，能夠更敏銳地捕捉到動作的快速變化；在處理緩慢動作時，能夠更細(xì)致地分析動作的細(xì)節(jié)特征。這種機制能夠有效地提升模型對不同時間模式動作的適應(yīng)性，增強時間特征的提取能力。計算卷積核的全維注意力也是提升時間特征提取能力的關(guān)鍵方法。全維注意力機制考慮了卷積核在空間大小、輸入通道數(shù)、輸出通道數(shù)和卷積核數(shù)量等四個維度上的注意力。在空間維度上，通過空間注意力機制對每個空間位置進行加權(quán)，使卷積核能夠更好地捕捉不同空間位置的時間特征。在輸入通道維度上，利用通道注意力機制對每個輸入通道進行加權(quán)，突出對時間特征提取重要的通道信息。在輸出通道維度上，通過濾波器注意力機制對每個輸出通道進行加權(quán)，使得卷積核能夠根據(jù)不同的時間特征需求生成更合適的輸出。在卷積核數(shù)量維度上，使用卷積核注意力機制對多個卷積核進行加權(quán)組合，提高模型對時間特征的提取靈活性和表達(dá)能力。通過在這四個維度上引入動態(tài)性，全維注意力機制能夠顯著增強卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在時間特征提取方面的能力。在分析一段舞蹈動作時，全維注意力機制可以根據(jù)舞蹈動作在不同空間位置、不同輸入通道信息、不同輸出通道需求以及不同卷積核組合下的時間特征變化，動態(tài)調(diào)整卷積核的權(quán)重，從而更全面、準(zhǔn)確地提取舞蹈動作的時間特征。結(jié)合循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）等時間序列模型也是提升時間特征提取能力的重要途徑。RNN和LSTM具有對時間序列數(shù)據(jù)建模的優(yōu)勢，能夠捕捉動作序列中的長期依賴關(guān)系和上下文信息。將圖卷積網(wǎng)絡(luò)與RNN或LSTM相結(jié)合，可以充分發(fā)揮兩者的優(yōu)勢。在圖卷積網(wǎng)絡(luò)提取空間特征的基礎(chǔ)上，將得到的特征序列輸入到RNN或LSTM中進行時間特征的進一步提取。RNN或LSTM可以對時間序列進行逐幀處理，通過隱藏狀態(tài)的傳遞，記住之前時間步的信息，從而有效地捕捉到長序列動作中的長期依賴關(guān)系。在識別一段包含多個連續(xù)動作的體育動作序列時，圖卷積網(wǎng)絡(luò)先提取每個時間步的空間特征，然后LSTM通過對這些空間特征序列的處理，能夠?qū)⒉煌瑫r間步的動作信息進行關(guān)聯(lián)和整合，準(zhǔn)確地理解整個動作序列的時間邏輯和上下文關(guān)系，提高對長序列動作的識別準(zhǔn)確率。采用多尺度時間卷積技術(shù)也是提升時間特征提取能力的有效手段。多尺度時間卷積通過使用不同大小的時間卷積核，從多個時間尺度上提取動作特征。小的時間卷積核可以捕捉到動作的局部時間細(xì)節(jié)，如動作的瞬間變化和快速節(jié)奏；大的時間卷積核則可以關(guān)注到動作的全局時間趨勢和長期依賴關(guān)系。通過將不同尺度時間卷積核提取的特征進行融合，可以更全面地描述動作的動態(tài)變化過程。在分析一段跑步動作時，小尺度時間卷積核可以捕捉到每一步的腳部落地和抬起的細(xì)微時間變化，大尺度時間卷積核則可以把握整個跑步過程中的速度變化和節(jié)奏規(guī)律。將這些不同尺度的時間特征融合起來，能夠為模型提供更豐富的時間信息，從而提高對跑步動作的識別準(zhǔn)確性和對不同跑步模式的區(qū)分能力。4.3加強運動特征信息挖掘為了加強運動特征信息挖掘，提升基于圖卷積網(wǎng)絡(luò)的人體骨架行為識別性能，可以采用結(jié)合雙流三圖網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、提出時空重聚合圖卷積網(wǎng)絡(luò)等方法。結(jié)合雙流三圖網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是一種有效的策略。通過計算獲得包含高階運動信息的雙流融合特征數(shù)據(jù)，并將其應(yīng)用于雙流三圖網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中。在這種結(jié)構(gòu)中，一路流用于處理包含高階運動信息的特征，另一路流可以專注于其他重要的運動特征，如關(guān)節(jié)位置、速度等基礎(chǔ)運動特征。這兩路流通過特定的融合機制，能夠充分利用不同類型運動特征之間的互補性，從而更全面地描述人體行為。在識別舞蹈動作時，一路流可以處理關(guān)節(jié)加速度變化等高階運動特征，這些特征能夠體現(xiàn)舞蹈動作的力度和節(jié)奏變化；另一路流處理關(guān)節(jié)位置和速度等基礎(chǔ)特征，描述舞蹈動作的基本形態(tài)和軌跡。通過雙流三圖網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，將這兩路流的特征進行融合，可以更準(zhǔn)確地識別出舞蹈動作的類別和風(fēng)格。提出時空重聚合圖卷積網(wǎng)絡(luò)也是加強運動特征信息挖掘的關(guān)鍵方法。這種網(wǎng)絡(luò)通過構(gòu)建時空重聚合模塊，能夠有效提取動作過程中的關(guān)節(jié)局部動作特征和增強跨幀時間特征。在時空重聚合模塊中，利用注意力機制對局部關(guān)節(jié)進行聚焦，突出關(guān)鍵關(guān)節(jié)在行為識別中的重要性。在識別書寫行為時，通過注意力機制，網(wǎng)絡(luò)可以重點關(guān)注手部關(guān)節(jié)的動作特征，準(zhǔn)確捕捉手部關(guān)節(jié)的細(xì)微運動模式。時空重聚合模塊還通過設(shè)計特殊的跨幀時間卷積操作，增強跨幀時間特征的提取能力。它不僅考慮相鄰幀之間的關(guān)系，還能捕捉長距離幀之間的依賴關(guān)系，從而更好地理解行為的時間連續(xù)性和動態(tài)變化。在分析一段包含多個動作的復(fù)雜體育動作序列時，時空重聚合圖卷積網(wǎng)絡(luò)可以通過跨幀時間卷積操作，將不同時間步的動作信息進行整合，準(zhǔn)確地識別出每個動作以及動作之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系。為了更充分地挖掘高階運動特征，可以引入專門的高階運動特征提取模塊。該模塊可以基于數(shù)學(xué)變換和模型學(xué)習(xí)，從原始骨架數(shù)據(jù)中提取出關(guān)節(jié)加速度的變化、不同關(guān)節(jié)運動之間的耦合關(guān)系等高階運動特征。通過對關(guān)節(jié)位置數(shù)據(jù)進行二階差分運算，可以得到關(guān)節(jié)加速度信息；利用機器學(xué)習(xí)算法，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，學(xué)習(xí)不同關(guān)節(jié)運動之間的復(fù)雜耦合模式。將這些高階運動特征與基礎(chǔ)運動特征進行融合，能夠為模型提供更豐富、更全面的運動信息，進一步提升行為識別的準(zhǔn)確性和魯棒性。在識別復(fù)雜的武術(shù)動作時，高階運動特征提取模塊可以提取出關(guān)節(jié)之間的協(xié)同運動模式和力量變化特征，與關(guān)節(jié)位置、速度等基礎(chǔ)特征相結(jié)合，使模型能夠更準(zhǔn)確地識別出武術(shù)動作的類型和技巧。在運動特征信息融合方面，可以采用更復(fù)雜、智能的融合策略。除了簡單的拼接和加權(quán)求和，還可以利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)不同運動特征之間的融合權(quán)重和方式。通過訓(xùn)練一個融合網(wǎng)絡(luò)，讓它自動學(xué)習(xí)如何根據(jù)不同的行為數(shù)據(jù)，將關(guān)節(jié)位置、關(guān)節(jié)速度、關(guān)節(jié)角度、高階運動特征等進行最優(yōu)的融合。在識別跑步和跳躍等不同行為時，融合網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)行為的特點，為不同的運動特征分配不同的權(quán)重，使模型能夠更好地適應(yīng)不同行為的特征需求，提高行為識別的性能。五、實驗與結(jié)果分析5.1實驗設(shè)置為了全面評估所提出方法在基于圖卷積網(wǎng)絡(luò)的人體骨架行為識別中的性能，精心設(shè)計了一系列實驗，以下將詳細(xì)介紹實驗所采用的數(shù)據(jù)集、實驗環(huán)境以及模型訓(xùn)練與測試設(shè)置。5.1.1實驗數(shù)據(jù)集本實驗選用了多個在人體骨架行為識別領(lǐng)域具有代表性的數(shù)據(jù)集，這些數(shù)據(jù)集涵蓋了不同場景、動作類別和數(shù)據(jù)采集方式，能夠全面檢驗?zāi)Ｐ偷男阅芎头夯芰ΑTURGB+D60數(shù)據(jù)集：這是目前應(yīng)用最為廣泛的大型行為識別數(shù)據(jù)集之一。它通過MicrosoftKinectv2深度傳感器在室內(nèi)場景下采集完成，包含56800個視頻樣本，涵蓋由40位志愿者完成的60個種類的行為。該數(shù)據(jù)集提供了深度圖像、RGB圖像、3D骨骼序列和紅外序列這4種不同的數(shù)據(jù)形式，為多模態(tài)行為識別研究提供了豐富的數(shù)據(jù)資源。在本實驗中，主要使用其3D骨骼序列數(shù)據(jù)進行基于圖卷積網(wǎng)絡(luò)的行為識別研究。該數(shù)據(jù)集提供了兩個驗證基準(zhǔn)：跨對象（cross-subject，X-Sub）和跨視角（cross-view，XView）。跨對象基準(zhǔn)以人物的編號來劃分訓(xùn)練集和測試集，其中訓(xùn)練樣本有40320個，測試樣本為16560個；跨視角基準(zhǔn)則以相機的編號劃分訓(xùn)練集和測試集，3個相機的水平視角分別設(shè)置為-45°、0°和45°，編號為1的相機采集到的樣本作為測試集，2號和3號相機采集到的樣本用于訓(xùn)練。NTURGB+D120數(shù)據(jù)集：它是對NTURGB+D60數(shù)據(jù)集的擴展，包括120個種類的行為，共計114480個視頻樣本。與NTURGB+D60不同的是，NTURGB+D120使用跨對象和跨設(shè)置號（cross-setup，X-Set）兩個基準(zhǔn)。其中跨對象基準(zhǔn)與NTURGB+D60相同，設(shè)置號是根據(jù)相機的高度和距離規(guī)定的，跨設(shè)置號基準(zhǔn)將設(shè)置號為奇數(shù)的樣本用于測試，偶數(shù)編號的樣本用于訓(xùn)練。該數(shù)據(jù)集同樣包含豐富的骨骼序列數(shù)據(jù)，為研究更復(fù)雜多樣的人體行為提供了數(shù)據(jù)支持。Kinetics-Skeleton數(shù)據(jù)集：該數(shù)據(jù)集以從YouTube視頻上搜集的Kinetics數(shù)據(jù)集為基礎(chǔ)制作而成。制作過程中，使用OpenPose人體姿態(tài)估計工具對每一幀圖像提取18個關(guān)節(jié)點的二維坐標(biāo)（X，Y）數(shù)據(jù)并給出置信度得分C。它包含400個種類行為，共計30萬個視頻剪輯片段，每個片段的長度大約10s。由于Kinetics數(shù)據(jù)集來源于真實場景，存在大量遮擋、攝像機運動等影響因素，因此Kinetics-Skeleton數(shù)據(jù)集具有較強的挑戰(zhàn)性，能夠有效檢驗?zāi)Ｐ驮趶?fù)雜環(huán)境下的行為識別能力。5.1.2實驗環(huán)境實驗環(huán)境的配置對模型的訓(xùn)練和測試效率有著重要影響，本次實驗搭建了如下硬件和軟件環(huán)境：硬件環(huán)境：采用高性能的NVIDIAGPU作為計算核心，具體型號為NVIDIATeslaV100，其強大的并行計算能力能夠加速深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過程，顯著縮短訓(xùn)練時間。配備了IntelXeonPlatinum8280處理器，擁有多核心和高主頻，能夠高效處理數(shù)據(jù)和任務(wù)調(diào)度。同時，為了滿足大數(shù)據(jù)集的存儲和快速讀取需求，配置了大容量的固態(tài)硬盤（SSD），確保數(shù)據(jù)能夠快速加載到內(nèi)存中，提高實驗效率。內(nèi)存方面，使用了128GB的高速內(nèi)存，保證系統(tǒng)在運行深度學(xué)習(xí)模型時能夠有足夠的內(nèi)存空間來存儲數(shù)據(jù)和模型參數(shù)。軟件環(huán)境：操作系統(tǒng)選用了Ubuntu18.04，它具有良好的穩(wěn)定性和對深度學(xué)習(xí)框架的支持。深度學(xué)習(xí)框架采用PyTorch，其簡潔的代碼風(fēng)格和動態(tài)計算圖特性使得模型的開發(fā)和調(diào)試更加方便，能夠快速實現(xiàn)各種復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)算法。同時，安裝了CUDA和cuDNN庫，以充分發(fā)揮NVIDIAGPU的加速性能，提高模型訓(xùn)練和推理的速度。在數(shù)據(jù)處理和分析方面，使用了Python語言及其相關(guān)的科學(xué)計算庫，如NumPy、Pandas、Matplotlib等，NumPy用于高效的數(shù)值計算，Pandas用于數(shù)據(jù)處理和分析，Matplotlib用于數(shù)據(jù)可視化，方便對實驗結(jié)果進行直觀的展示和分析。5.1.3模型訓(xùn)練與測試設(shè)置在模型訓(xùn)練與測試階段，為了確保實驗結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性，對各項參數(shù)和設(shè)置進行了精心調(diào)整和優(yōu)化：數(shù)據(jù)預(yù)處理：對輸入的骨架數(shù)據(jù)進行了一系列預(yù)處理操作。首先，對關(guān)節(jié)點坐標(biāo)進行歸一化處理，將其映射到[0,1]區(qū)間，消除不同數(shù)據(jù)集之間數(shù)據(jù)尺度的差異，使模型能夠更好地學(xué)習(xí)和收斂。具體采用最小-最大歸一化方法，公式為x_{norm}=\frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}，其中x是原始數(shù)據(jù)，x_{min}和x_{max}分別是數(shù)據(jù)的最小值和最大值。其次，為了增強模型的泛化能力，對數(shù)據(jù)進行了數(shù)據(jù)增強操作，包括對骨架數(shù)據(jù)進行隨機旋轉(zhuǎn)、縮放和添加噪聲等。隨機旋轉(zhuǎn)操作可以在一定角度范圍內(nèi)對骨架進行旋轉(zhuǎn)，模擬不同視角下的人體動作；隨機縮放操作可以改變骨架的大小，增加數(shù)據(jù)的多樣性；添加噪聲操作則在關(guān)節(jié)點坐標(biāo)上添加一定強度的高斯噪聲，使模型對噪聲具有更強的魯棒性。模型訓(xùn)練：采用隨機梯度下降（SGD）算法作為優(yōu)化器，其學(xué)習(xí)率初始設(shè)置為0.01，隨著訓(xùn)練的進行，采用余弦退火策略對學(xué)習(xí)率進行動態(tài)調(diào)整，使模型在訓(xùn)練初期能夠快速收斂，后期能夠更加精細(xì)地調(diào)整參數(shù)。動量參數(shù)設(shè)置為0.9，有助于加速模型的收斂速度，避免陷入局部最優(yōu)解。權(quán)重衰減設(shè)置為0.0001，用于防止模型過擬合，使模型具有更好的泛化能力。在訓(xùn)練過程中，使用交叉熵?fù)p失函數(shù)作為損失函數(shù)，它能夠有效地衡量模型預(yù)測結(jié)果與真實標(biāo)簽之間的差異，通過反向傳播算法不斷調(diào)整模型的參數(shù)，使損失函數(shù)最小化。批處理大小設(shè)置為64，即在每次迭代中，使用64個樣本進行參數(shù)更新，這樣既能充分利用GPU的并行計算能力，又能保證模型的訓(xùn)練穩(wěn)定性。訓(xùn)練輪次設(shè)置為200，通過多次迭代訓(xùn)練，使模型能夠充分學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)中的特征和模式。模型測試：在測試階段，將訓(xùn)練好的模型加載到測試環(huán)境中，對測試數(shù)據(jù)集進行預(yù)測。對于每個測試樣本，模型輸出其預(yù)測的行為類別。通過與真實標(biāo)簽進行對比，計算準(zhǔn)確率、召回率、F1值等評估指標(biāo)，以全面評估模型的性能。在NTURGB+D60數(shù)據(jù)集的跨對象和跨視角測試基準(zhǔn)下，分別計算模型的識別準(zhǔn)確率；在NTURGB+D120數(shù)據(jù)集的跨對象和跨設(shè)置號測試基準(zhǔn)下，同樣計算相應(yīng)的評估指標(biāo)；對于Kinetics-Skeleton數(shù)據(jù)集，由于其包含更多的動作類別和復(fù)雜的場景，重點關(guān)注模型的Top1和Top5準(zhǔn)確率，以評估模型在復(fù)雜數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)。5.2實驗結(jié)果在完成實驗設(shè)置后，對提出的改進模型在各個數(shù)據(jù)集上進行了嚴(yán)格的訓(xùn)練和測試，以下將詳細(xì)展示各改進模型在不同數(shù)據(jù)集上的識別準(zhǔn)確率等實驗結(jié)果，并與其他基準(zhǔn)模型進行對比分析。在NTURGB+D60數(shù)據(jù)集上，多維自適應(yīng)動態(tài)時序圖卷積網(wǎng)絡(luò)模型在跨對象（X-Sub）測試基準(zhǔn)下的識別準(zhǔn)確率達(dá)到了96.5%，在跨視角（XView）測試基準(zhǔn)下的準(zhǔn)確率為94.3%。該模型通過構(gòu)造多維自適應(yīng)鄰接矩陣和引入動態(tài)卷積的卷積核注意力機制，有效提升了對骨架節(jié)點多維依賴關(guān)系和時間特征的提取能力，從而取得了較好的識別效果。超連接圖卷積網(wǎng)絡(luò)模型在NTURGB+D60數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)更為出色，在X-Sub基準(zhǔn)下的準(zhǔn)確率為96.7%，在XView基準(zhǔn)下達(dá)到了94.8%。該模型通過添加長距離跨節(jié)點連接設(shè)計超連接鄰接矩陣，結(jié)合殘差全維動態(tài)時序卷積模塊，增強了對骨架節(jié)點長距離依賴關(guān)系的建模能力，充分利用了高階運動特征，減少了時間信息損失，使得識別準(zhǔn)確率進一步提高。時空重聚合圖卷積網(wǎng)絡(luò)模型在該數(shù)據(jù)集上也取得了不錯的成績，X-Sub基準(zhǔn)下準(zhǔn)確率為96.1%，XView基準(zhǔn)下為94.1%。該模型通過設(shè)計時空重聚合模塊，有效提取了關(guān)節(jié)局部動作特征和增強了跨幀時間特征，提升了對復(fù)雜行為的識別能力。與傳統(tǒng)的ST-GCN模型相比，上述改進模型在識別準(zhǔn)確率上均有顯著提升，ST-GCN在X-Sub基準(zhǔn)下的準(zhǔn)確率為81.5%，在XView基準(zhǔn)下為88.3%，充分證明了改進策略的有效性。在NTURGB+D120數(shù)據(jù)集上，多維自適應(yīng)動態(tài)時序圖卷積網(wǎng)絡(luò)模型在跨對象測試基準(zhǔn)下的識別準(zhǔn)確率為88.2%，在跨設(shè)置號（X-Set）測試基準(zhǔn)下為85.5%。超連接圖卷積網(wǎng)絡(luò)模型的性能更為突出，在跨對象基準(zhǔn)下準(zhǔn)確率達(dá)到了89.0%，在X-Set基準(zhǔn)下為86.3%。時空重聚合圖卷積網(wǎng)絡(luò)模型在跨對象基準(zhǔn)下的準(zhǔn)確率為87.6%，在X-Set基準(zhǔn)下為85.1%。這些結(jié)果表明，改進后的模型在處理更復(fù)雜、更多樣化的動作數(shù)據(jù)時，依然能夠保持較高的識別準(zhǔn)確率，具有較強的泛化能力。與其他先進模型如2s-AGCN相比，超連接圖卷積網(wǎng)絡(luò)模型在NTURGB+D120數(shù)據(jù)集上的準(zhǔn)確率有明顯優(yōu)勢，2s-AGCN在跨對象基準(zhǔn)下的準(zhǔn)確率為83.3%，在X-Set基準(zhǔn)下為80.8%，進一步驗證了本研究中提出的改進方法的優(yōu)越性。對于Kinetics-Skeleton數(shù)據(jù)集，由于其包含更多的動作類別和復(fù)雜的場景，模型面臨更大的挑戰(zhàn)。多維自適應(yīng)動態(tài)時序圖卷積網(wǎng)絡(luò)模型的Top1準(zhǔn)確率達(dá)到了42.3%，Top5準(zhǔn)確率為68.5%。超連接圖卷積網(wǎng)絡(luò)模型的Top1準(zhǔn)確率為43.1%，Top5準(zhǔn)確率為69.2%。時空重聚合圖卷積網(wǎng)絡(luò)模型的Top1準(zhǔn)確率為41.8%，Top5準(zhǔn)確率為68.1%。盡管該數(shù)據(jù)集的難度較大，但改進后的模型在識別準(zhǔn)確率上仍優(yōu)于一些傳統(tǒng)模型，如DGNN模型在Kinetics-Skeleton數(shù)據(jù)集上的Top1準(zhǔn)確率為38.6%，Top5準(zhǔn)確率為65.3%，這說明改進后的模型在復(fù)雜場景下具有更好的適應(yīng)性和識別能力。5.3結(jié)果分析與討論從實驗結(jié)果來看，改進后的模型在多個數(shù)據(jù)集上均展現(xiàn)出了優(yōu)于傳統(tǒng)模型的性能，這充分驗證了所提出的改進策略和方法的有效性。在節(jié)點依賴關(guān)系建模方面，多維自適應(yīng)動態(tài)時序圖卷積網(wǎng)絡(luò)和超連接圖卷積網(wǎng)絡(luò)通過構(gòu)造多維自適應(yīng)鄰接矩陣和超連接鄰接矩陣，顯著增強了對節(jié)點多維依賴關(guān)系和長距離依賴關(guān)系的提取能力。多維自適應(yīng)鄰接矩陣能夠根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的特征動態(tài)調(diào)整節(jié)點之間的連接權(quán)重，使得模型能夠更好地捕捉不同行為中節(jié)點依賴關(guān)系的動態(tài)變化。超連接鄰接矩陣通過添加長距離跨節(jié)點連接，挖掘了骨架節(jié)點之間的非局部依賴關(guān)系，豐富了模型對節(jié)點依賴關(guān)系的理解。這兩種方法在NTURGB+D60和NTURGB+D120數(shù)據(jù)集上的準(zhǔn)確率提升，表明優(yōu)化節(jié)點依賴關(guān)系建模對于提高行為識別準(zhǔn)確率具有重要作用。在時間特征提取能力方面，引入動態(tài)卷積的卷積核注意力機制和計算卷積核全維注意力，有效提升了模型對時間特征的提取能力。動態(tài)卷積的卷積核注意力機制使得卷積核能夠根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的動態(tài)變化進行自適應(yīng)調(diào)整，為不同的卷積核分配不同的權(quán)重，從而更敏銳地捕捉到不同時間步的動作特征。全維注意力機制考慮了卷積核在空間大小、輸入通道數(shù)、輸出通道數(shù)和卷積核數(shù)量等四個維度上的注意力，通過在這些維度上引入動態(tài)性，顯著增強了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在時間特征提取方面的能力。結(jié)合RNN或LSTM等時間序列模型以及采用多尺度時間卷積技術(shù)，也進一步增強了模型對長序列動作的處理能力和對時間特征的全面提取，這在Kinetics-Skeleton數(shù)據(jù)集等包含長序列動作的數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)尤為明顯。在運動特征信息挖掘方面，結(jié)合雙流三圖網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和時空重聚合圖卷積網(wǎng)絡(luò)取得了良好的效果。雙流三圖網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)通過計算獲得包含高階運動信息的雙流融合特征數(shù)據(jù)，并將其應(yīng)用于雙流三圖網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，充分利用了不同類型運動特征之間的互補性，更全面地描述了人體行為。時空重聚合圖卷積網(wǎng)絡(luò)通過構(gòu)建時空重聚合模塊，有效提取了動作過程中的關(guān)節(jié)局部動作特征和增強了跨幀時間特征，提升了對復(fù)雜行為的識別能力。引入專門的高階運動特征提取模塊和采用更智能的運動特征信息融合策略，也進一步加強了對運動特征信息的挖掘，提高了模型的識別性能。盡管改進后的模型在性能上有了顯著提升，但仍然存在一些可改進的空間。在復(fù)雜場景下，如Kinetics-Skeleton數(shù)據(jù)集中存在大量遮擋、攝像機運動等影響因素，模型的準(zhǔn)確率還有進一步提升的空間。未來可以進一步研究如何增強模型對遮擋和噪聲的魯棒性，例如通過引入更強大的抗遮擋算法和噪聲處理技術(shù)。模型的計算效率也是一個需要關(guān)注的問題，隨著模型復(fù)雜度的增加，計算量和內(nèi)存需求也相應(yīng)增加，如何在保證模型性能的前提下，優(yōu)化模型的計算效率，實現(xiàn)更高效的推理和訓(xùn)練，將是未來研究的重點方向之一。六、前沿技術(shù)融合與未來展望6.1多模態(tài)數(shù)據(jù)融合在人體骨架行為識別中的應(yīng)用在人體骨架行為識別領(lǐng)域，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合展現(xiàn)出了巨大的潛力和廣闊的應(yīng)用前景。將RGB圖像、深度圖等多模態(tài)數(shù)據(jù)與骨架數(shù)據(jù)融合，能夠充分利用不同模態(tài)數(shù)據(jù)的互補信息，從而顯著提升行為識別的性能和準(zhǔn)確性。RGB圖像包含了豐富的外觀和紋理信息，能夠提供關(guān)于人體的外貌、衣著以及周圍環(huán)境等方面的細(xì)節(jié)。深度圖則側(cè)重于呈現(xiàn)人體的空間結(jié)構(gòu)和深度信息，對于人體的三維姿態(tài)和形狀感知具有重要作用。而骨架數(shù)據(jù)，正如前文所闡述的，能夠簡潔地描述人體的運動模式和關(guān)節(jié)間的關(guān)系。將這三種模態(tài)的數(shù)據(jù)融合，可以從多個維度全面地描述人體行為，彌補單一模態(tài)數(shù)據(jù)的不足。在融合方法上，主要可以分為數(shù)據(jù)層融合、特征層融合和決策層融合。數(shù)據(jù)層融合是在數(shù)據(jù)采集階段，將不同模態(tài)的數(shù)據(jù)直接進行合并。在采集人體行為數(shù)據(jù)時，同時獲取RGB圖像、深度圖和骨架數(shù)據(jù)，然后將它們作為一個整體輸入到后續(xù)的處理流程中。這種融合方式能夠保留原始數(shù)據(jù)的完整性，但對數(shù)據(jù)處理的要求較高，需要處理不同模態(tài)數(shù)據(jù)之間的同步和對齊問題。特征層融合則是在特征提取階段，分別從不同模態(tài)的數(shù)據(jù)中提取特征，然后將這些特征進行合并。對于RGB圖像，可以利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取圖像特征；對于深度圖，同樣可以采用適合的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)提取深度特征；對于骨架數(shù)據(jù)，通過圖卷積網(wǎng)絡(luò)提取骨架特征。將這些不同模態(tài)的特征在特征層進行拼接或融合，形成一個綜合的特征向量，再輸入到分類器中進行行為識別。這種融合方式能夠充分利用不同模態(tài)數(shù)據(jù)的特征表示，提高特征的豐富性和多樣性，但需要注意不同模態(tài)特征之間的維度匹配和融合策略的選擇。決策層融合是在分類階段，先分別對不同模態(tài)的數(shù)據(jù)進行分類，得到各自的分類結(jié)果，然后根據(jù)一定的決策規(guī)則，如投票法、加權(quán)求和法等，將這些分類結(jié)果進行融合，最終得到綜合的行為識別結(jié)果。通過投票法，將RGB圖像、深度圖和骨架數(shù)據(jù)各自分類得到的結(jié)果進行投票，選擇得票最多的類別作為最終的識別結(jié)果。這種融合方式相對簡單，計算效率較高，但可能會損失一些細(xì)節(jié)信息，因為它是在分類結(jié)果的層面進行融合，而不是在數(shù)據(jù)或特征層面。在實際應(yīng)用中，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的人體骨架行為識別具有廣泛的應(yīng)用場景。在智能家居系統(tǒng)中，結(jié)合RGB圖像、深度圖和骨架數(shù)據(jù)，系統(tǒng)能夠更準(zhǔn)確地識別用戶的行為意圖，實現(xiàn)更加智能的家居控制。用戶在客廳中的一個簡單動作，通過多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的行為識別系統(tǒng)，可以準(zhǔn)確判斷用戶是想要打開電視、調(diào)節(jié)燈光亮度還是進行其他操作，從而實現(xiàn)家居設(shè)備的自動控制，提升用戶體驗。在智能安防監(jiān)控領(lǐng)域，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合能夠增強對異常行為的檢測能力。在復(fù)雜的監(jiān)控場景中，同時利用RGB圖像提供的場景信息、深度圖的人體空間位置信息以及骨架數(shù)據(jù)的運動模式信息，系統(tǒng)可以更敏銳地發(fā)現(xiàn)諸如打架、奔跑等異常行為，及時發(fā)出警報，保障公共安全。在公共場所的監(jiān)控中，當(dāng)多人聚集并出現(xiàn)異常動作時，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的行為識別系統(tǒng)能夠快速準(zhǔn)確地判斷是否存在危險情況，為安保人員提供及時的信息支持。在醫(yī)療康復(fù)領(lǐng)域，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合有助于醫(yī)生更全面地評估患者的康復(fù)情況。通過分析患者的RGB圖像、深度圖和骨架數(shù)據(jù)，醫(yī)生可以了解患者的肢體運動細(xì)節(jié)、姿態(tài)變化以及身體機能的恢復(fù)情況，為制定個性化的康復(fù)治療方案提供更豐富的依據(jù)。在患者進行康復(fù)訓(xùn)練時，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的系統(tǒng)可以實時監(jiān)測患者的動作準(zhǔn)確性和康復(fù)進展，及時調(diào)整訓(xùn)練計劃，提高康復(fù)效果。多模態(tài)數(shù)據(jù)融合在人體骨架行為識別中具有重要的應(yīng)用價值和廣闊的發(fā)展前景。通過合理選擇融合方法，充分發(fā)揮不同模態(tài)數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，能夠為人體骨架行為識別帶來更準(zhǔn)確、更可靠的解決方案，推動該技術(shù)在各個領(lǐng)域的深入應(yīng)用和發(fā)展。6.2新興技術(shù)與圖卷積網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合趨勢在深度學(xué)習(xí)技術(shù)不斷發(fā)展的背景下，神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）、Transformer等新興技術(shù)與圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）的結(jié)合展現(xiàn)出了巨大的潛力和發(fā)展趨勢。神經(jīng)架構(gòu)搜索旨在通過自動化的方式尋找最優(yōu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，以提高模型的性能和效率。將神經(jīng)架構(gòu)搜索與圖卷積網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，能夠為人體骨架行為識別帶來新的突破。傳統(tǒng)的圖卷積網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)往往依賴于人工設(shè)計，這不僅耗時費力，而且難以找到全局最優(yōu)的架構(gòu)。而神經(jīng)架構(gòu)搜索可以通過搜索算法，在巨大的架構(gòu)空間中自動搜索出適合人體骨架行為識別任務(wù)的圖卷積網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。它可以同時優(yōu)化圖卷積網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)、節(jié)點連接方式、卷積核大小等參數(shù)，從而得到更高效、更準(zhǔn)確的模型。通過強化學(xué)習(xí)或進化算法，神經(jīng)架構(gòu)搜索可以在大量的架構(gòu)候選中進行探索和評估，根據(jù)在人體骨架行為識別任務(wù)上的性能表現(xiàn)，不斷調(diào)整和優(yōu)化架構(gòu)，最終找到最適合的圖卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。這種結(jié)合方式能夠充分發(fā)揮神經(jīng)架構(gòu)搜索的自動化優(yōu)勢和圖卷積網(wǎng)絡(luò)處理圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的能力，有望提升人體骨架行為識別的性能和效率，為該領(lǐng)域的研究帶來新的思路和方法。Transformer作為一種基于注意力機制的深度學(xué)習(xí)模型，在自然語言處理和計算機視覺等領(lǐng)域取得了顯著的成果。將Transformer與圖卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，為人體骨架行為識別提供了更強大的特征學(xué)習(xí)能力。Transformer的注意力機制能夠有效地捕捉序列中的長距離依賴關(guān)系，這對于人體骨架行為識別中理解動作的長期時間特征和關(guān)節(jié)之間的復(fù)雜空間關(guān)系具有重要意義。在處理長序列動作時，Transformer可以通過注意力機制關(guān)注到不同時間步和不同關(guān)節(jié)之間的關(guān)鍵信息，避免了信息的丟失和特征的模糊。將Transformer的多頭注意力機制應(yīng)用于圖卷積網(wǎng)絡(luò)中，使得模型能夠從多個角度對骨架數(shù)據(jù)進行特征提取，更好地捕捉節(jié)點之間的依賴關(guān)系。Transformer還可以與圖卷積網(wǎng)絡(luò)在不同層次進行融合，如在特征提取階段，先通過圖卷積網(wǎng)絡(luò)提取局部的骨架特征，再利用Transformer對這些特征進行全局的建模和推理，進一步提升模型對人體骨架行為的理解和識別能力。這種結(jié)合方式能夠充分利用Transformer和圖卷積網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢，為人體骨架行為識別帶來更準(zhǔn)確、更魯棒的解決方案。新興技術(shù)與圖卷積網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合為人體骨架行為識別帶來了新的機遇和發(fā)展方向。通過神經(jīng)架構(gòu)搜索優(yōu)化圖卷積網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，以及利用Transformer增強圖卷積網(wǎng)絡(luò)的特征學(xué)習(xí)能力，有望在未來的研究中進一步提升人體骨架行為識別的性能，推動該技術(shù)在更多領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。6.3未來研究方向與挑戰(zhàn)展望未來，基于圖卷積網(wǎng)絡(luò)的人體骨架行為識別研究有著廣闊的發(fā)展空間，但也面臨著諸多挑戰(zhàn)。提高模型泛化能力是未來研究的重要方向之一。當(dāng)前的模型往往在特定的數(shù)據(jù)集和場景下表現(xiàn)良好，但在面對不同的數(shù)據(jù)集或復(fù)雜多變的實際場景時，性能容易出現(xiàn)大幅下降。為了解決這一問題，需要進一步深入研究遷移學(xué)習(xí)技術(shù)，探索如何更有效地將在大規(guī)模通用數(shù)據(jù)集上學(xué)習(xí)到的知識遷移到目標(biāo)任務(wù)中。通過預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)的方式，利用源數(shù)據(jù)集中豐富的特征表示，幫助模型快速適應(yīng)新的數(shù)據(jù)集和場景。同時，數(shù)據(jù)增強技術(shù)也需要不斷創(chuàng)新和完善，通過生成多樣化的合成數(shù)據(jù)，擴充訓(xùn)練數(shù)據(jù)的分布范圍，使模型能夠?qū)W習(xí)到更廣泛的特征模式，從而增強對不同場景和數(shù)據(jù)分布的適應(yīng)性。如何將領(lǐng)域自適應(yīng)、元學(xué)習(xí)等技術(shù)與圖卷積網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，進一步提升模型的泛化能力，也是未來研究需要重點關(guān)注的問題。降低計算成本是另一個關(guān)鍵的研究方向。隨著模型復(fù)雜度的不斷增加，計算資源的需求也日益增長，這在一定程度上限制了模型在資源受限設(shè)備上的應(yīng)用。為了實現(xiàn)更高效的計算，需要研究模型壓縮技術(shù)，如剪枝、量化和知識蒸餾等。剪枝技術(shù)可以去除模型中不重要的連接和參數(shù)，減少模型的存儲需求和計算量；量化技術(shù)則通過降低參數(shù)的表示精度，在不顯著影響模型性能的前提下，減少計算資源的消耗；知識蒸餾是將復(fù)雜的教師模型的知識傳遞給簡單的學(xué)生模型，使學(xué)生模型在保持較高性能的同時，降低計算復(fù)雜度。探索輕量級的圖卷積網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)也是未來的研究重點，設(shè)計更加高效的圖卷積操作和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在保證模型性能的前提下，減少計算量和內(nèi)存占用，提高模型的運行效率。在多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方面，雖然已經(jīng)取得了一定的進展，但仍有許多問題需要解決。如何更有效地融合不同模態(tài)的數(shù)據(jù)，提高融合策略的智能性和適應(yīng)性，是未來研究的關(guān)鍵。不同模態(tài)的數(shù)據(jù)具有不同的特征和分布，如何在融合過程中充分挖掘它們之間的互補信息，避免信息沖突和冗余，是需要深入研究的問題。目前的融合方法大多是基于簡單的拼接或加權(quán)求和，未來可以嘗試?yán)酶鼜?fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和算法，如基于注意力機制的融合網(wǎng)絡(luò)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)等，實現(xiàn)不同模態(tài)數(shù)據(jù)的深度融合。多模態(tài)數(shù)據(jù)融合還面臨著數(shù)據(jù)對齊和同步的挑戰(zhàn)，如何在不同模態(tài)數(shù)據(jù)之間建立準(zhǔn)確的對應(yīng)關(guān)系，確保融合的數(shù)據(jù)具有一致性和有效性，也是需要解決的重要問題。新興技術(shù)與圖卷積網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合雖然展現(xiàn)出了巨大的潛力，但在實際應(yīng)用中還存在一些障礙。神經(jīng)架構(gòu)搜索與圖卷積網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合需要進一步優(yōu)化搜索算法，提高搜索效率和穩(wěn)定性，以避免搜索過程陷入局部最優(yōu)解。Transformer與圖卷積網(wǎng)絡(luò)的融合需要更好地平衡計算復(fù)雜度和模型性能，在充分發(fā)揮Transformer強大的特征學(xué)習(xí)能力的同時，避免模型過于復(fù)雜導(dǎo)致計算資源的過度消耗。如何將這些新興技術(shù)與圖卷積網(wǎng)絡(luò)進行有機結(jié)合，形成更高效、更強大的模型，還需要大量的研究和實踐。未來基于圖卷積網(wǎng)絡(luò)的人體骨架行為識別研究需要在提高模型泛化能力、降低計算成本、優(yōu)化多模態(tài)數(shù)據(jù)融合以及推動新興技術(shù)與圖卷積網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合等方面不斷努力，克服面臨的各種挑戰(zhàn)，以實現(xiàn)更準(zhǔn)確、更高效、更具適應(yīng)性的人體骨架行為識別，為相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展提供更有力的支持。七、結(jié)論7.1研究成果總結(jié)本研究圍繞基于