传统的基于RGB和骨骼特征的行为识别算法,普遍存在两种特征互补性不足及视频关键时序性不强等问题。为解决这一问题,提出一种自适应融合RGB和骨骼特征的行为识别算法。首先,面向RGB图像和骨骼图像,联合双向长短时记忆(LSTM)网络和自注意力机制提取两者的时空特征;然后,构建自适应权重计算网络(AWCN),并以两者的空间特征为输入计算出自适应权重;最后,利用自适应权重得到上述时空特征的融合特征,实现了最终的动作分类。通过在Penn Action、JHMDB和NTU RGB-D人体行为数据集上与现有的方法进行比较,实验结果表明,本文算法有效地提高了行为识别精度。

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官网有很多版本，这是比较旧的版本。电脑性能不好的可以尝试安装这个，相关的安装说明可以在GitHub官网找到

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基于 MVVM 模式的 RecyclerView。提供尽可能简洁的数据列表集成方式，并优化性能；提供友好的下拉刷新，上拉加载功能；提供加载时骨骼动画效果；提供 Item 滑动更多按钮

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很多人物模型（真实的、卡通的）都带有骨骼动画，资源很全。fbx格式，由于资源比较大，这里给了百度链接

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