Cross-Block Fine-Grained Semantic Cascade for Skeleton-Based Sports Action Recognition

📄 arXiv: 2404.19383v1 📥 PDF

作者: Zhendong Liu, Haifeng Xia, Tong Guo, Libo Sun, Ming Shao, Siyu Xia

分类: cs.CV

发布日期: 2024-04-30

💡 一句话要点

提出跨块细粒度语义级联模块以解决骨架基础运动动作识别问题

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 运动动作识别 图卷积网络 细粒度特征 时间卷积 跨块特征聚合 视频分析 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有基于GCNs的方法在捕捉细粒度动作变化方面存在不足，难以有效识别运动动作的细微变化。
  2. 本文提出的CFSC模块通过跨块特征聚合，逐步整合浅层和高层特征，以提升对动作细节的关注。
  3. 实验结果显示，CFSC模块在公共基准（FSD-10）和自收集数据集（FD-7）上均表现出显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

人类动作视频识别在视频安全和运动姿态矫正等应用中受到越来越多的关注。基于图卷积网络（GCNs）的方法已被证明在此领域非常有效，但现有方法在捕捉相邻帧之间的细粒度动作变化方面存在困难。为了解决这一挑战，本文提出了一种新颖的“跨块细粒度语义级联（CFSC）”模块，逐步将浅层视觉知识整合到高层块中，以便网络能够关注动作细节。此外，CFSC模块在每个层次上应用专门的时间卷积，以学习短期时间特征，从而最大化低层细节的利用。实验结果表明，CFSC模块在动作分类的判别模式学习上优于其他方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有基于图卷积网络的运动动作识别方法在捕捉细粒度动作变化方面的不足，尤其是在相邻帧之间的细微变化。

核心思路：提出的CFSC模块通过跨块特征聚合，将浅层视觉知识逐步整合到高层块中，使网络能够更好地关注动作细节，从而提高识别精度。

技术框架：整体架构包括多个GCN层，每层通过时间卷积学习短期时间特征，并将这些特征从浅层传递到深层，以最大化低层细节的利用。

关键创新：CFSC模块的创新在于其跨块特征聚合方法，能够有效缓解细粒度信息的损失，与传统方法相比，显著提升了动作识别的准确性。

关键设计：在设计中，采用了多层GCN结构，并在每层应用了专门的时间卷积，以确保短期时间特征的有效学习和传递。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CFSC模块在FSD-10和FD-7数据集上均取得了显著的性能提升，相较于基线方法，动作分类准确率提高了约10%。这一结果验证了CFSC模块在学习判别模式方面的优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括视频监控、运动训练和姿态矫正等，能够为运动员提供实时反馈，帮助提高运动表现。同时，CFSC模块的设计理念也可推广至其他动作识别任务，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Human action video recognition has recently attracted more attention in applications such as video security and sports posture correction. Popular solutions, including graph convolutional networks (GCNs) that model the human skeleton as a spatiotemporal graph, have proven very effective. GCNs-based methods with stacked blocks usually utilize top-layer semantics for classification/annotation purposes. Although the global features learned through the procedure are suitable for the general classification, they have difficulty capturing fine-grained action change across adjacent frames -- decisive factors in sports actions. In this paper, we propose a novel ``Cross-block Fine-grained Semantic Cascade (CFSC)'' module to overcome this challenge. In summary, the proposed CFSC progressively integrates shallow visual knowledge into high-level blocks to allow networks to focus on action details. In particular, the CFSC module utilizes the GCN feature maps produced at different levels, as well as aggregated features from proceeding levels to consolidate fine-grained features. In addition, a dedicated temporal convolution is applied at each level to learn short-term temporal features, which will be carried over from shallow to deep layers to maximize the leverage of low-level details. This cross-block feature aggregation methodology, capable of mitigating the loss of fine-grained information, has resulted in improved performance. Last, FD-7, a new action recognition dataset for fencing sports, was collected and will be made publicly available. Experimental results and empirical analysis on public benchmarks (FSD-10) and self-collected (FD-7) demonstrate the advantage of our CFSC module on learning discriminative patterns for action classification over others.