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PA3D: Pose-Action 3D Machine for Video Recognition

背景

然而，现有的大多数方法主要建立在两种输入类型上，即RGB和光流。这忽略了另一个辨别动作线索，即人体姿势动态。

解决的问题

1. 使用人体姿势动态区别于现在主流的方法：光流和RGB
2. 姿势表示和动作识别是孤立的，没有自适应交互，这可能会限制对野生视频中复杂动作的理解能力。
3. 解决动作识别研究缺乏一个统一的框架，即一个通用的语义流，这是对双流三维cnn的补充。

贡献

1. PA3D是一个简洁的3D CNN框架，它可以在多层次的方式下分解语义任务(semantic task姿势/动作)、卷积运算convolution operate(空间/时间)、姿态模态pose modality(关节/部位亲和场/卷积特征)来达到学习效率。在这种情况下，PA3D可以灵活地编码各种姿态动态作为判别线索对复杂动作进行分类。
2. 提出了一种新的时域位姿卷积算法（temporal pose convolution operation），该算法主要由时间关联（temporal pose）和语义卷积（semantic convolution）两部分组成，对姿势动作进行编码。与传统三维cnn中的时间卷积不同，我们的时域位姿卷积可以学习一个时空语义（spatio-temporal）表示来明确描述姿态运动。
   此外，我们的时间扩张设计（temporal dilation）允许该卷积捕获复杂的动作与多尺度姿态动力学（multi-scale pose dynamics）。
3. 它是双流3D cnn(如I3D)的高度补充，在双流3D cnn中，评分融合可在所有评估数据集上获得最先进的性能。因此，我们的PA3D可以用作人类动作识别的另一个语义流。

方法：Pose-Action 3D (PA3D) machine

结构

1. 空间姿态CNN（Spational Pose CNN）：空间姿态CNN可以为每个采样视频帧稳健地提取不同形式的姿态热图(即关节、部分亲和场和卷积特征)[1]
2. 时间姿态卷积（Temporal Pose CNN）：时间位姿卷积可以自适应聚合帧上的空间位姿热图，为每个位姿模态生成一个时空位姿表示
3. 动作CNN（Action CNN）：最后，action CNN将学习到的姿势表示作为输入来识别人类动作。由于PA3D是建立在一个简洁的时空三维框架之上的，它可以作为视频动作识别的另一种语义流。
   

空间姿态CNN（Spational Pose CNN）

每个视频帧输入到这个Spational Pose CNN,提取三种姿势形态，

1. joints ：指人体关节的预测置信度图
2. part affinity fields ：指在身体肢体[1]的支撑区域内同时保留位置和方向信息的预测置信度图。
3. convolutional features ：指[1]中CNN骨干网的一个卷积层的特征映射，例如VGG19的第10层。

输入图像shape:(H*W)
经过此模块得到联合热图：
$J_t\in R^{C\ast H\ast W}$,
它表示t时刻视频帧的联合热图，由C张热图组成，大小为H × W，其中C为人体关节的数量。

时间姿态卷积（Temporal Pose CNN）

在获得每个帧的空间位姿热图(例如Jt)后，我们提出了一种新的时间位姿卷积来编码帧上的位姿动态。如图2所示，它主要包括两个原子操作，即时间关联和语义卷积

1. 时序关联(Temporal Association):
   对于每个关节，我们首先将所有帧的热图按时间顺序堆叠起来。该操作可以为第c个关节生成一个时间相关的立方体，即${\tilde{J}}_c\in R^{T\times H\times W}$，其中，$\tilde{J}$的第t个通道指的是第c个关节在第t个时间的热图。
2. 语义卷积（Semantic Convolution）：在获得第c个关节的临时相关立方体在获得第c个关节的临时相关立方体${\tilde{J}}_c$之后，我们将其编码到帧上的时空姿势表示。正如前面所提到的，$\tilde{J}$的通道对应于第c个关节的时序热图。在本例中，我们直接对${\tilde{J}}_c$进行1 × 1卷积，以生成时空位姿表示${\tilde{J}}_c\in R^{N\times H\times W}$之后，我们将其编码到帧上的时空姿势表示。正如前面所提到的，${\tilde{J}}_c$的通道对应于第c个关节的时序热图。在本例中，我们直接对${\tilde{J}}_c$进行1 × 1卷积，以生成时空位姿表示${\breve{J}}_c\in R^{N\times H\times W}$
   

${\breve{J}}_c$的N个输出通道不仅是抽象的特征映射，也表示语义上编码第c个关节在帧上的运动，$\Theta$表示$R^{N\ast T\ast 1\ast 1}$的滤波器，${\breve{J}}_c\in R^{N\ast H\ast W}$

3. 通过时间扩张的多尺度设计（Multi-Scale Design via Temporal Dilation）：对于每个关节，语义卷积在所有帧上执行。因此，时空表征${\breve{J}}_c$可能缺乏描述姿态运动的各种尺度的能力。为了解决这个问题，我们引入了时间膨胀卷积，
   

其中$\Phi \in R^{M\times (T/d)\times 1\times 1}$为扩张卷积滤波器，d为扩张因子，M为输出热图数。如下图所示，时间扩展允许我们在那些通道上执行语义卷积
${\hat{J}}_c\in R^{M\ast H\ast W}$

时间扩张允许我们在这些通道上以d个时间步的间隔(例如d = 2)进行语义卷积。因此，它可以学习不同时间尺度下的姿态动态。

动作卷积（ Action CNN）

在获得动作的时空表示后，将其输入到动作CNN中，用于视频中的动作识别。
卷积网络如下图所示

R为时空姿态表示中的特征通道数

[1] Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields