基于多模態(tài)注意力網絡的紅外人體行為識別方法基于多模態(tài)注意力網絡的紅外人體行為識別方法

摘要：隨著人工智能和計算機視覺技術的發(fā)展，紅外人體行為識別成為一個備受關注的研究領域。本文提出一種基于多模態(tài)注意力網絡的紅外人體行為識別方法，通過融合紅外圖像和可見光圖像的信息，提升人體行為識別的準確性和魯棒性。實驗結果表明，該方法在紅外人體行為識別任務中具有較好的性能和應用前景。

關鍵詞：紅外人體行為識別；多模態(tài)；注意力網絡

引言

紅外人體行為識別是通過紅外圖像捕捉人體的熱輻射，通過計算機視覺和模式識別技術來識別和分析人體的行為。由于紅外圖像具有較強的透明度和穿透力，能夠在白天和黑夜，及各種復雜環(huán)境下進行人體行為識別。因此，紅外人體行為識別在監(jiān)控、安防等領域有著廣泛的應用前景。

目前，紅外人體行為識別的研究主要集中在提取和表示人體行為特征、分類算法和模型構建等方面。而針對紅外圖像和可見光圖像的融合以及多模態(tài)信息的利用，仍然是一個具有挑戰(zhàn)性的問題。為了解決這個問題，本文提出了一種基于多模態(tài)注意力網絡的紅外人體行為識別方法。

方法

本文方法主要包括兩個關鍵步驟：多模態(tài)特征融合和注意力網絡。首先，我們使用卷積神經網絡（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）提取紅外圖像和可見光圖像的特征。然后，將兩幅圖像的特征進行融合，得到多模態(tài)的特征表示。

接下來，我們提出了一個注意力網絡來學習多模態(tài)特征的重要性權重。我們采用了一種端到端的深度學習網絡，通過自適應地學習每個特征的權重，使得重要的信息得到更多關注。在注意力網絡中，我們使用了多尺度自適應池化（Multi-scaleAdaptivePooling）方法，用于進一步提取多模態(tài)特征的空間信息。

最后，我們使用分類器對學習到的多模態(tài)特征進行分類。在分類器中，我們采用了支持向量機（SupportVectorMachine，SVM）分類器，用于將多模態(tài)特征映射到不同的行為類別上。

實驗與結果

我們使用了一個包含多種常見人體行為的紅外行人行為數據集進行驗證，并與其他方法進行了對比實驗。結果顯示，我們提出的基于多模態(tài)注意力網絡的紅外人體行為識別方法在準確性和魯棒性上都表現出顯著優(yōu)勢。

結論

本文提出了一種基于多模態(tài)注意力網絡的紅外人體行為識別方法。通過融合紅外圖像和可見光圖像的信息，我們提升了人體行為識別的準確性和魯棒性。實驗結果表明，該方法在紅外人體行為識別任務中具有較好的性能和應用前景。然而，還有一些問題需要解決，比如樣本不平衡問題、動作遮擋問題等，我們將在之后的研究中進一步探索解決方案綜上所述，本文提出了一種基于多模態(tài)注意力網絡的紅外人體行為識別方法。通過自適應學習每個特征的權重和多尺度自適應池化方法，我們成功提取了多模態(tài)特征的空間信息。同時，采用支持向量機分類器將學習到的特征映射到不同的行為類別上。實驗結果表明，該方法在準確性和魯棒性上都具有顯著優(yōu)勢。然而，仍然存在一些問題需要解決，如樣本不