高分毕业设计：基于ST-GCN的骨骼动作识别项目（含Python源码）

资源摘要信息: "基于时空图卷积（ST-GCN）的骨骼动作识别项目是一个高级的计算机视觉和机器学习项目，专门针对动作识别任务而开发。该项目使用了时空图卷积网络（ST-GCN），这是一种深度学习模型，它结合了时间维度和空间维度的信息来进行动作分析。ST-GCN特别适合处理时空数据，例如视频中的骨骼动作识别。 该高分项目包含了完整的Python源代码，使得新手也能理解和学习，项目经过个人深入研究和实践，并得到了导师的高度评价。因此，该项目非常适合用作毕业设计、期末大作业和课程设计，特别是在动作识别和计算机视觉领域。 在技术层面，ST-GCN通过构建图结构来表示视频中的骨架点和它们之间的关系，其中每个节点代表骨架的一个关节，边表示关节之间的空间连接关系。这种方法利用了图卷积神经网络（GCN）的强大功能，可以捕获空间上的依赖关系，并通过卷积操作对时间序列数据进行处理，从而识别出人体动作。 项目中的Python源代码包含详尽的注释，旨在帮助用户更好地理解代码的功能和背后的算法逻辑。用户可以下载代码，进行简单的部署和配置，便可以开始使用该项目进行骨骼动作识别的研究或实际应用。 在项目文件的名称列表中，我们看到"ST和GCN-主master"文件，这可能意味着项目中包含了多个Python脚本或模块，其中"ST"可能指代时空相关的代码部分，"GCN"则明确指向图卷积神经网络的实现。"主master"可能表示这是项目的主执行文件或者是最主要的代码文件。 标签中列出的"毕业设计"和"python"强调了该项目适合作为学习和实践平台的属性。而"（ST-GCN）的骨骼动作识别"和"时空图卷积的骨骼动作识别"则明确指出了项目的核心技术和应用方向。"源码"表明该项目将提供完整的源代码，方便用户进行学习和进一步开发。"