論文翻譯：Skeleton Based Human Action Recognition with Global Context-Aware Attention LSTM Networks

摘要三維骨骼序列中的人體動作識別已經引起了人們的廣泛關注。最近，由於長短期記憶(LSTM)網絡在序列數據的依賴性和動態性建模方面的優勢，在這方面表現出了良好的性能。並不是所有的骨骼關節都具有動作識別的信息性，而不相關的關節往往會帶來噪聲，從而降低動作識別的性能，因此需要對具有信息性的關節給予更多的關注。然而，原有的LSTM網絡並沒有明確的注意能力。在本文中，針對基於骨架的動作識別，我們提出了一種新

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