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영어

In recent decades, human action recognition (HAR) has demonstrated potential applications in sports analysis, human-robot interaction, and large-scale signage content. In this paper, spatial temporal attention graph convolutional network (STAGCN)-based HAR system is proposed. Spatioal-temmporal features of skeleton sequences are assigned different weights by STAGCN, enabling the consideration of key joints and viewpoints. From simulation results, it has been shown that the performance of the proposed model can be improved in terms of classification accuracy in the NTU RGB+D dataset.

한국어

인간 행동 인식 (Human action recognition, HAR) 기술은 스포츠 분석, 인간과 로봇 간의 상호작용, 대형 사이니지 콘텐츠 등의 애플리케이션에 활용되는 핵심 기술 중 하나이다. 본 논문에서는 몰입형 대형 사이니지 콘텐츠를 위한 STAGCN (Spatial temporal attention graph convolutional network) 기반 인간 행동 인식 시스템을 제안한 다. STAGCN은 attention mechanism을 통해 스켈레톤 시퀀스의 시공간적 특징에 서로 다른 가중치를 부과하여, 동 작 인식에 중요한 관절 및 시점을 고려할 수 있다. NTU RGB+D 데이터셋을 사용한 실험 결과, 제안된 시스템은 기존 딥러닝 모델들에 비해 높은 분류 정확도를 달성한 것을 확인했다.