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文档简介

基于自适应融合权重的人体行为识别方法基于自适应融合权重的人体行为识别方法

摘要：人体行为识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它可以广泛应用于视频监控、智能交通等领域。本文提出了一种基于自适应融合权重的人体行为识别方法，通过综合利用多个特征提取器的输出结果，提高了人体行为识别的准确率和鲁棒性。实验结果表明，该方法在各种场景下都具有较好的人体行为识别效果。

1.引言

人体行为识别在计算机视觉领域具有广泛应用前景。随着摄像头技术的发展和监控设备的普及，视频数据的规模不断增加，如何从大量的视频数据中准确识别和分析人体行为成为了一个研究热点。传统的人体行为识别方法主要利用手工设计的特征提取器来提取视频序列中的特征，然后使用机器学习算法进行分类和识别。然而，由于人体行为的复杂性和多样性，传统的方法在准确率和鲁棒性上存在一定的限制。因此，研究如何提高人体行为识别的准确率和鲁棒性具有重要意义。

2.方法

2.1特征提取

本文采用了多种不同的特征提取器，包括静态特征和动态特征。静态特征主要包括人体的姿态、形状和外貌等信息，可以通过深度学习方法来提取。动态特征主要包括人体的运动轨迹和运动速度等信息，可以通过光流法来提取。通过综合利用这些不同的特征，可以更全面地描述和分析人体行为。

2.2自适应融合权重

为了提高特征提取器的权重选择效果，本文提出了一种自适应融合权重的方法。首先，通过训练样本集对每个特征提取器进行训练，得到其对特定行为的分类准确率和重要程度。然后，根据每个特征提取器的分类准确率和重要程度，计算出其自适应权重。最后，将这些特征提取器的输出结果按照相应的权重进行融合，得到最终的人体行为识别结果。

3.实验与结果

本文在UCF101数据集上进行了实验，评估了提出的方法在人体行为识别方面的性能。实验结果表明，与传统的方法相比，提出的方法能够显著提高人体行为识别的准确率和鲁棒性。对于不同的行为类别和不同的场景，该方法都具有较好的识别效果。此外，本文还对特征提取器的数量、特征维度等因素进行了分析，并对不同的融合权重策略进行了比较。

4.结论与展望

本文提出了一种基于自适应融合权重的人体行为识别方法，通过综合利用多个特征提取器的输出结果，提高了人体行为识别的准确率和鲁棒性。实验结果表明，该方法在各种场景下都具有较好的人体行为识别效果，并且对特征提取器的数量和特征维度等因素具有较好的鲁棒性。未来的研究可以进一步探索特征提取器的设计和优化方法，进一步提高人体行为识别的准确率和鲁棒性综合利用多个特征提取器的输出结果是提高人体行为识别准确率和鲁棒性的一种有效方法。本文提出了一种基于自适应融合权重的方法，在UCF101数据集上进行了实验验证。实验结果表明，该方法相比传统方法能够显著提高人体行为识别的准确率和鲁棒性。该方法不仅在不同的行为类别和场景下具有良好的识别效果，而且对特征提取器的数量和特征维

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