针对当下基于图像的传统跌倒检测算法难以提取时域动作特征所导致的模型检测过程中所存在无法提取动态信息问题,建立了一种基于关节点提取和改进的ST-GCN模型的实时跌倒检测算法。首先根据姿态识别算法Alphapose提取视频中人体的骨架关...针对当下基于图像的传统跌倒检测算法难以提取时域动作特征所导致的模型检测过程中所存在无法提取动态信息问题,建立了一种基于关节点提取和改进的ST-GCN模型的实时跌倒检测算法。首先根据姿态识别算法Alphapose提取视频中人体的骨架关节点信息;然后对时域中的骨架关节点序列进行Kalman滤波估计,得到稳定变化的人体时空图;最后在传统模型基础上,考虑了一种适用于检测跌倒的新型图卷积划分策略,相比原有划分策略,加强了身体相对位置的整体联系,使得利用此模型对时空图中的人体动作进行识别。算法在数据集UR fall Detection和Multicam上与现有的几种方法进行比较,实验结果证明了文章算法的有效性。展开更多
随着基于位置的社交网络的快速发展,下一个PoI(point of interest)推荐已成为推荐领域的研究热点。然而现有研究模型忽略了PoI的时空特征以及上下文信息对下一个PoI推荐的效果。针对该问题,提出一种时空上下文感知的下一个PoI推荐方法...随着基于位置的社交网络的快速发展,下一个PoI(point of interest)推荐已成为推荐领域的研究热点。然而现有研究模型忽略了PoI的时空特征以及上下文信息对下一个PoI推荐的效果。针对该问题,提出一种时空上下文感知的下一个PoI推荐方法。首先,利用图注意力网络(GAT)学习包含社交关系的用户表征;并且通过流行度增强二部图神经网络(PEBGNN)学习含有PoI交互偏好的用户表征和PoI表征;同时,利用时空图卷积网络(ST-GCN)学习PoI时空转移偏好的PoI表征;最后,通过融合所学到的用户表征和PoI表征,计算出用户对于各个PoI的预测评分,以此为基础为用户推荐下一个PoI。为了验证该方法的有效性,在Gowalla、Foursquare以及Yelp这三个公开的数据集上进行了测试。实验结果显示,相比于多个基准模型,所提方法在准确率和召回率方面均展现出了显著的优势,分别平均提升28.53%和7.65%。展开更多
文摘针对当下基于图像的传统跌倒检测算法难以提取时域动作特征所导致的模型检测过程中所存在无法提取动态信息问题,建立了一种基于关节点提取和改进的ST-GCN模型的实时跌倒检测算法。首先根据姿态识别算法Alphapose提取视频中人体的骨架关节点信息;然后对时域中的骨架关节点序列进行Kalman滤波估计,得到稳定变化的人体时空图;最后在传统模型基础上,考虑了一种适用于检测跌倒的新型图卷积划分策略,相比原有划分策略,加强了身体相对位置的整体联系,使得利用此模型对时空图中的人体动作进行识别。算法在数据集UR fall Detection和Multicam上与现有的几种方法进行比较,实验结果证明了文章算法的有效性。
文摘随着基于位置的社交网络的快速发展,下一个PoI(point of interest)推荐已成为推荐领域的研究热点。然而现有研究模型忽略了PoI的时空特征以及上下文信息对下一个PoI推荐的效果。针对该问题,提出一种时空上下文感知的下一个PoI推荐方法。首先,利用图注意力网络(GAT)学习包含社交关系的用户表征;并且通过流行度增强二部图神经网络(PEBGNN)学习含有PoI交互偏好的用户表征和PoI表征;同时,利用时空图卷积网络(ST-GCN)学习PoI时空转移偏好的PoI表征;最后,通过融合所学到的用户表征和PoI表征,计算出用户对于各个PoI的预测评分,以此为基础为用户推荐下一个PoI。为了验证该方法的有效性,在Gowalla、Foursquare以及Yelp这三个公开的数据集上进行了测试。实验结果显示,相比于多个基准模型,所提方法在准确率和召回率方面均展现出了显著的优势,分别平均提升28.53%和7.65%。
