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文档简介

基于多模态注意力网络的红外人体行为识别方法基于多模态注意力网络的红外人体行为识别方法

摘要：随着人工智能和计算机视觉技术的发展，红外人体行为识别成为一个备受关注的研究领域。本文提出一种基于多模态注意力网络的红外人体行为识别方法，通过融合红外图像和可见光图像的信息，提升人体行为识别的准确性和鲁棒性。实验结果表明，该方法在红外人体行为识别任务中具有较好的性能和应用前景。

关键词：红外人体行为识别；多模态；注意力网络

引言

红外人体行为识别是通过红外图像捕捉人体的热辐射，通过计算机视觉和模式识别技术来识别和分析人体的行为。由于红外图像具有较强的透明度和穿透力，能够在白天和黑夜，及各种复杂环境下进行人体行为识别。因此，红外人体行为识别在监控、安防等领域有着广泛的应用前景。

目前，红外人体行为识别的研究主要集中在提取和表示人体行为特征、分类算法和模型构建等方面。而针对红外图像和可见光图像的融合以及多模态信息的利用，仍然是一个具有挑战性的问题。为了解决这个问题，本文提出了一种基于多模态注意力网络的红外人体行为识别方法。

方法

本文方法主要包括两个关键步骤：多模态特征融合和注意力网络。首先，我们使用卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）提取红外图像和可见光图像的特征。然后，将两幅图像的特征进行融合，得到多模态的特征表示。

接下来，我们提出了一个注意力网络来学习多模态特征的重要性权重。我们采用了一种端到端的深度学习网络，通过自适应地学习每个特征的权重，使得重要的信息得到更多关注。在注意力网络中，我们使用了多尺度自适应池化（Multi-scaleAdaptivePooling）方法，用于进一步提取多模态特征的空间信息。

最后，我们使用分类器对学习到的多模态特征进行分类。在分类器中，我们采用了支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）分类器，用于将多模态特征映射到不同的行为类别上。

实验与结果

我们使用了一个包含多种常见人体行为的红外行人行为数据集进行验证，并与其他方法进行了对比实验。结果显示，我们提出的基于多模态注意力网络的红外人体行为识别方法在准确性和鲁棒性上都表现出显著优势。

结论

本文提出了一种基于多模态注意力网络的红外人体行为识别方法。通过融合红外图像和可见光图像的信息，我们提升了人体行为识别的准确性和鲁棒性。实验结果表明，该方法在红外人体行为识别任务中具有较好的性能和应用前景。然而，还有一些问题需要解决，比如样本不平衡问题、动作遮挡问题等，我们将在之后的研究中进一步探索解决方案综上所述，本文提出了一种基于多模态注意力网络的红外人体行为识别方法。通过自适应学习每个特征的权重和多尺度自适应池化方法，我们成功提取了多模态特征的空间信息。同时，采用支持向量机分类器将学习到的特征映射到不同的行为类别上。实验结果表明，该方法在准确性和鲁棒性上都具有显著优势。然而，仍然存在一些问题需要解决，如样本不

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