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       在人工智能領(lǐng)域，人體行為骨架識別是智能監(jiān)控、人機交互、機器人等諸多應(yīng)用的一項關(guān)鍵技術(shù)，以老人智能看護為例，判斷老人是否正常吃飯、服藥、是否有異常行動出現(xiàn)（例如摔倒）；在人機交互系統(tǒng)，猜測對方的“心思”，預(yù)測用戶的意圖；醫(yī)院的康復(fù)訓練，評估恢復(fù)程度以提供更好的康復(fù)指導(dǎo)等。

       檢信智能骨架識別建模結(jié)構(gòu)主網(wǎng)絡(luò)（Main LSTM Network根據(jù)對特征進行提取、時域相關(guān)性利用和最終的分類），時域注意力 （Temporal Attention）和空域注意力兩個子組成。主網(wǎng)絡(luò)同時引入時域注意力（TA）和空域注意力（SA）網(wǎng)絡(luò)后，加上聯(lián)合分類回歸的設(shè)計，聯(lián)合分類和回歸循環(huán)網(wǎng)絡(luò)（JCR-RNN）實現(xiàn)了快速準確骨架行為檢測，檢信ALLEOMTION骨架識別的精度實現(xiàn)了大幅提升。

       人體的運動通過15個關(guān)節(jié)點的移動來描述，關(guān)鍵節(jié)點的組合與追蹤便能形成對諸多行為例如跳舞、走路、跑步等的刻畫，做到通過人體關(guān)鍵節(jié)點的運動來識別行為。計算機想要得到到“察言觀色”的技能并不那么容易。識別系統(tǒng)不僅需要判斷行為動作的類型，也需要定位行為動作發(fā)生的位置，即進行行為動作檢測。其關(guān)鍵在于兩個方面：一方面是如何設(shè)計魯棒和有強判別性的特征，另一方面是如何利用時域相關(guān)性來對行為動作的動態(tài)變化進行建模。

      基于骨架的行為識別技術(shù)，檢信智能采用基于LSTM（Long-Short Term Memory）的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）來搭建基礎(chǔ)框架，用于學習有效的特征并且對時域的動態(tài)過程建模，實現(xiàn)端到端（End-to-End）的行為識別及檢測。

     人體骨架由15個關(guān)節(jié)點的坐標位置表示?！皳]拳”行為動作序列示例，行為動作要經(jīng)歷不同的階段（比如靠近、高潮、結(jié)束），涉及到不同的具有判別力的關(guān)節(jié)點子集合。注意力模型（Attention Model）其方案就是模擬人類對事物的認知，將更多的注意力放在信息量更大的部分。