论文翻译：Skeleton Based Human Action Recognition with Global Context-Aware Attention LSTM Networks

摘要三维骨骼序列中的人体动作识别已经引起了人们的广泛关注。最近，由于长短期记忆(LSTM)网络在序列数据的依赖性和动态性建模方面的优势，在这方面表现出了良好的性能。并不是所有的骨骼关节都具有动作识别的信息性，而不相关的关节往往会带来噪声，从而降低动作识别的性能，因此需要对具有信息性的关节给予更多的关注。然而，原有的LSTM网络并没有明确的注意能力。在本文中，针对基于骨架的动作识别，我们提出了一种新

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