2023年12月15日，beat365官网“善思讲坛”中青年学术讲座于36栋201教室成功举办。本次讲座邀请到了吴志泽博士，他以“基于局部和全局自注意力增强图卷积网络的3D骨架识别行为”为主题，展开一场生动的讲座。
吴志泽博士的研究领域主要集中在计算机视觉和深度学习驱动的图像处理与理解。在本次讲座中，他详细介绍了图卷积网络（Graph Convolutional Networks，GCN）和时间卷积网络（Temporal Convolution Networks, TCN）在基于骨架的行为识别中的应用。
GCN和TCN的结合已经成为基于骨架的行为识别的主流范式，前者建模空间相关性，后者提取运动特征。然而，这种基于GCN-TCN的方法通常只依赖于局部图卷积运算，这限制了它们处理远距离关节间的复杂相关性以及表示长距离依赖关系的能力。
为了解决这一问题，吴志泽博士提出了一种新颖的局部-全局自注意力增强图卷积网络。这种网络可以同时学习局部和全局表征，并精确识别行为。对此，他解释道：“源自Transformer的自注意力在重要关节相关性建模方面显示出巨大潜力，但现有的基于Transformer的方法通常计算成本高昂，而且会完全忽略人体骨架的物理连接结构。我们提出的局部-全局自注意力增强图卷积网络旨在解决这些问题。”
本次讲座吸引了众多师生参与，现场气氛热烈。许多参与者表示，通过这次讲座，他们对基于局部和全局自注意力增强图卷积网络的3D骨架识别行为有了更深入的了解，并对未来的研究方向产生了浓厚的兴趣。
“善思讲坛”将继续举办更多学术讲座，为beat365官网师生提供一个交流学术成果、探讨前沿问题的平台。
(人工智能与大数据学院审稿：章云冉 撰稿：昂政宇 杨紫豪)