论文翻译:View Adaptive Recurrent Neural Networks for High Performance Human Action Recognition from Skel

        随着三维骨骼数据的普及，基于骨骼的人体动作识别越来越受到人们的关注。一个主要的挑战在于捕捉到的人类行为在很大程度上存在差异。提出了一种新的视点适应方案来自动调节行为发生时的观察视点。我们设计了一种基于LSTM结构的自适应递归神经网络(RNN)，而不是基于人类定义的先验准则重新定位骨架.这使得网络本身能够从一端到另一端适应最合适的观察观点。大量的实验分析表明，所提出的视图自适应RNN

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