时空金字塔与注意力机制结合的深度人体动作识别

"基于改进的深度神经网络的人体动作识别模型" 本文提出了一种创新的深度神经网络模型，专门用于人体动作识别，旨在解决现有方法中存在的输入固定长度视频段和时空信息利用不足的问题。该模型结合了时空金字塔网络（Spatial-Temporal Pyramid Network, STPN）和注意力机制（Attention Mechanism），将3D卷积神经网络（3D-CNN）与长短时记忆网络（LSTM）有效融合，以实现对视频序列的多尺度处理和复杂时空信息的充分利用。 首先，模型采用3D-CNN来捕捉视频中的空间和时间特征，通过时空金字塔结构，对不同尺度的动作片段进行分析，增强了模型对不同长度动作的适应性。3D-CNN能够同时考虑空间和时间维度的信息，对于人体动作识别来说，这是非常关键的，因为它允许网络理解动作的动态演变。 其次，引入了注意力机制的LSTM层，该机制可以动态地聚焦于视频中的重要帧或区域，忽略不相关的背景信息。LSTM网络在处理序列数据时表现出色，通过学习长期依赖关系，能更好地理解动作的连续性。 在输入层，模型使用RGB图像和光流场作为两种主要的输入源，分别代表空间信息和时间信息。RGB图像提供视觉细节，而光流场则揭示了像素级别的运动信息，两者结合有助于模型更全面地捕获动作的动态特性。 经过3D-CNN和LSTM的处理后，模型通过融合金字塔池化层的运动和外观特征，生成融合特征，这些特征在融合域内进一步处理。最后，采用决策融合策略来综合多个决策层的输出，从而得出最终的动作识别结果。这种决策融合策略提高了识别的准确性，减少了错误识别的可能性。 在UCF101和HMDB51这两个标准动作识别数据集上的实验结果显示，该改进的网络模型取得了94.2%和70.5%的识别准确率，表明其在人体动作识别任务上的表现优于许多传统方法。这表明，结合时空金字塔和注意力机制的深度学习模型在处理视频数据和提取复杂动作特征方面具有显著优势。 这项工作是深度学习在人体动作识别领域的创新应用，通过优化网络架构，提升了模型对视频数据的理解和动作识别的精度，为后续的视频分析和理解研究提供了有价值的参考。