ASGC-STT：基于自适应空间图卷积和时空Transformer的人体行为识别

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摘 要：近年来许多行为识别研究将人体骨架建模为拓扑图，并利用图卷积网络提取动作特征。然而，拓扑图在训练过程中固有的共享和静态特征限制了模型的性能。为解决该问题，提出基于自适应空间图卷积和时空Transformer的人体行为识别方法—ASGC-STT。首先，提出了一种非共享图拓扑的自适应空间图卷积网络，该图拓扑在不同网络层中是唯一的，可以提取更多样化的特征，同时使用多尺度时间卷积来捕获高级时域特征。（剩余20326字）

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