【论文笔记】2020CVPR - PREDICT & CLUSTER: Unsupervised Skeleton Based Action Recognition

任务

action recognition

对骨架节点坐标进行视角不变预处理

We align the action sequences by implementing a view-invariant transformation which transforms keypoints coordinates from original coordinate system into a view-invariant coordinate

system。

 

基本流程

先训练出一个encoder-decoder，这个encoder是双向GRU，decoder是单向GRU。把encoder得到的特征叫做high dimensional feature。如下图：

再把high-dimensional feature送进另一个encoder-decoder，这里的encoder和decoder都是全连接层，激活函数是tanh，如下图所示。把这个encoder得到的特征叫做low dimensional feature。用这个low dimensional feature做KNN聚类。

数据集

North-Western UCLA (NW-UCLA) dataset

UWA3D Multiview Activity II (UWA3D) dataset

NTU RGB+D dataset