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基于超连接图卷积网络的骨架行为识别方法
计算机科学与技术 | 更新时间：2025-05-26

    • 基于超连接图卷积网络的骨架行为识别方法

    • Skeleton-based action recognition based on hyper-connected graph convolutional network

    • “在行为识别领域，专家提出了超连接图卷积网络模型，验证了其优异的准确率和泛化能力。”
    • 吉林大学学报（工学版）   2025年55卷第2期 页码：731-740
    • 作者机构：

      1.江南大学 机械工程学院，江苏 无锡 214122

      2.江南大学 江苏省食品制造装备重点实验室，江苏 无锡 214122

    • 作者简介：

      曹毅（1974-），男，教授，博士. 研究方向：机器人，深度学习. E-mail： caoyi@jiangnan.edu.cn

    • 基金信息：
      国家自然科学基金项目(51375209);江苏省“六大人才高峰”计划项目(ZBZZ-012);高等学校学科创新引智计划项目(B18027)

    • DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230440    

      中图分类号： TP391.41

    • 收稿：2023-05-05，

      纸质出版：2025-02-01

    移动端阅览

  • 曹毅,夏宇,高清源等.基于超连接图卷积网络的骨架行为识别方法[J].吉林大学学报（工学版）,2025,55(02):731-740. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230440.

    CAO Yi,XIA Yu,GAO Qing-yuan,et al.Skeleton-based action recognition based on hyper-connected graph convolutional network[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2025,55(02):731-740. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230440.

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