《表2 Kinetics视频数据集从头训练》

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《基于图卷积的骨架行为识别》

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实验一的结果如表2所示，我们使用了Kinetics数据集中的训练集提供的240000个短视频，然后利用OpenPose提取到骨架序列，进行训练图卷积神经网络，然后在20000个验证集的骨架序列上进行了评估。观察实验结果，发现准确度并不高，远远低于常见的基于RGB或者光流模态的方法，例如i3D[5]。分析原因，本文认为这是由于Kinetics包含大量的类别都需要去识别与人体交互的物体和场景，例如打篮球这个动作，需要有篮球这个物体，例如踢足球，需要有足球场这个场景。而基于骨架的行为识别，能够对场景和物体本身不敏感，对动作本身有较好的区分度。