論文翻譯：Ensemble Deep Learning for Skeleton-based Action Recognition using Temporal Sliding LSTM networ

研究了骨骼關節的特徵表示和動作識別的時間動力學建模問題。傳統方法一般使用依賴於某些節點的相對座標系，只對長期依賴進行建模，而不考慮短期和中期依賴。我們不以原始骨架作爲輸入，而是將骨架轉換爲另一個座標系，以獲得對尺度、旋轉和平移的魯棒性，然後從中提取顯著運動特徵考慮到不同時間步長的長短期記憶(LSTM)網絡能夠很好地建模各種屬性，我們提出了一種新的基於骨架的動作識別集成時域滑動LSTM (TS-LS

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