الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: التعرف على الحركة المعتمد على الهيكل العظمي
-
HFGCN: شبكات الالتفاف الرسومية المدمجة للهيكل الفائق للتعرف على الحركة المعتمدة على الهيكل العظمي HFGCN: Hypergraph Fusion Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition
2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Multimedia | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)في هذه الورقة، يتناول المؤلفون قيود طرق التعرف على الحركة الحالية، التي تركز بشكل أساسي على تقنيات التعلم العميق مع إهمال العلاقات الطوبولوجية بين نقاط الهيكل العظمي وأجزاء الجسم. يقترحون نهجًا جديدًا يدمج نظرية الحركة لتحسين تصنيف هذه العلاقات الطوبولوجية، مما يؤدي إلى تطوير شبكة تلافيفية للرسوم البيانية المفرطة (HFGCN). يلتقط هذا النموذج بفعالية التفاعلات…
-
تفسير التعرف على النشاط البشري باستخدام SHAP: التحقق من الرؤى من خلال الاضطراب والقياسات الكمية Explaining Human Activity Recognition with SHAP: Validating insights with perturbation and quantitative measures
2026 | المؤلف: Felix Tempel وآخرون | المجلة: Computers in Biology and Medicine | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذه الدراسة، يبحث المؤلفون في تطبيق SHapley Additive exPlanations (SHAP) لتوضيح عمليات اتخاذ القرار لشبكات الالتفاف البيانية (GCNs) في مهام التعرف على النشاط البشري (HAR)، وخاصة باستخدام بيانات الهيكل العظمي. يركزون على مجموعتين من البيانات: واحدة لتصنيف الشلل الدماغي (CP) ومجموعة بيانات التعرف على الحركة NTU RGB+D 60 المعروفة. تم تقديم طريقة جديدة للت…