可变形卷积驱动的三维动作与手势识别：增强鲁棒性和效率

本文主要探讨的是"基于可变形卷积的三维动作和手势识别"这一主题，它在现代信息技术领域具有重要意义。3D动作和手势识别作为深度传感器技术成功应用的一个分支，吸引了大量研究者的关注。传统的3D姿态识别通常依赖于关节位置，但研究发现并非所有关节对动作识别同等重要，关键在于识别那些对动作表达有决定性影响的关节组合。 作者提出了一个名为"变形姿态遍历卷积网络"的新方法，它通过一维卷积的方式遍历3D姿态，而非直接使用关节位置。这种方法的核心创新在于，它不固定接收场，而是动态调整卷积核，根据上下文关节的不同权重进行操作。这样，网络能够更有效地利用上下文信息，提高动作和姿势识别的准确性，并展现出更强的鲁棒性，即使面对姿势中存在噪声关节也能保持稳定表现。 为了进一步提升识别性能，论文还引入了长短期记忆(LSTM)单元，将学习到的姿势特征整合进时间序列识别过程中，实现端到端的训练。这种联合优化策略有助于提高整体模型的效能和性能。 实验部分在三个基准数据集上验证了新方法的有效性和竞争优势，尤其是在处理包含噪声关节的复杂姿势时，显示出了显著的优越性。关键词包括"位姿遍历"、"位姿卷积"、"可变形卷积"以及"三维动作和手势识别"，这些技术是现代计算机视觉和机器学习中的关键技术，对于推动动作和手势识别领域的进步起到了关键作用。 总结来说，本文的主要贡献在于提出了一种创新的3D姿态表示方法，它通过结合变形卷积和时间序列分析，提高了动作和手势识别系统的性能，特别是在面对噪声数据时的鲁棒性。这对于实际应用，如游戏交互、虚拟现实和机器人控制等领域具有深远的影响。