以下の「動画像データに基づく人間の行動認識」に関する研究成果がElsevior社のジャーナルSignal Processingに出版されました。

Hu Cui, Tessai Hayama, “Joint-Partition Group Attention for skeleton-based action recognition,” Signal Processing, Volume 224, 2024,

論文PDF:　https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2024.109592

概要：スケルトンベースのアクション認識は、人間の関節の座標から行動を認識しますが、従来の方法では関節間の相関しか捉えられず、意味表現が不十分でした。本論文では、関節と身体部位の相関を包括的に捉えるために、Joint-Partition Group Attention（JPGA）を提案します。JPGAは関節と身体部位の異なる粒度サイズの相関を同時に捉えるメカニズムです。JPGAに基づいて構築したJoint-Partition Former（JPFormer）を用いた実験で、NTU-RGB+Dなどのデータセットにおいて最先端の結果を達成しました。