Schema-Align: легкий уніфікатор скелетів із кінематичними обмеженнями для міждатасетного розпізнавання дій людини (Інформатика. Культура. Техніка, 2025)
Розпізнавання людських дій на основі скелету страждає від низької зовнішньої валідності, оскільки популярні набори даних використовують несумісні схеми суглобів (наприклад, COCO-17, NTU-25/26), що призводить до необхідності спеціального ремапінгу, вилучення суглобів або використання декількох вхідних «голів» уваги, специфічних для набору даних. В даній роботі був представлений легкий уніфікатор діагностики моделей Schema-Align, який перетворює пози з довільних вихідних схем у фіксоване 21-суглобове представлення, використовуючи розріджене по рядках лінійне відображення, регуляризоване кінематичною доцільністю (обмеження довжини кісток і кута нахилу суглоба) і малопотужним тимчасовим залишком для інтерполяції дійсно відсутніх суглобів. Уніфікатор попередньо навчається без міток дій на змішаних потоках поз за допомогою послідовності циклів, часової передбачуваності та довірчо-зважених втрат, а потім підключається до будь-якої моделі HAR (GCN/MSG3D/CTR-GCN/Transformer) з незначною затримкою (
Keywords: машинне навчання; глибинне навчання; комп’ютерний зір; розпізнавання дій; аналіз поз; відеоспостереження; уніфікація даних; перенос навчання