PM-GANs：基于部分模态的生成对抗网络进行动作识别

"PM-GANs：使用部分模态进行动作识别的判别" 本文主要探讨的是在动作识别领域中如何利用部分模态数据生成完整的多模态表示，以解决实际应用中获取全部数据模态的局限性问题。作者王兰、高晨强、杨鲁豫、赵岳和左王梦等人提出了一种名为“部分模态生成对抗网络”（PM-GANs）的新型框架。他们认识到不同的数据模态，如RGB和红外，虽然传递互补但异构的信息，但在实际场景中，如隐私保护需求或光照条件限制，可能无法同时获取所有模态。 PM-GANs的核心思想是利用部分可用的模态数据来学习一个全模态的表示。具体来说，当某个数据通道缺失时，模型能够生成丢失的通道的表示，从而构建出一个完整的多模态表示。这种方法对于那些无法获取全部数据模态的情况非常有优势，例如，RGB摄像头可能不适用于需要保护个人隐私的异常活动检测场景。 为了验证PM-GANs的有效性，研究人员进行了大量实验，对比了四种当前最先进的动作识别方法，并且发布了一个新的动作识别数据集以供研究使用。这个数据集可在指定网站上获取。实验结果表明，PM-GANs在动作识别性能上表现出色，特别是在处理部分模态数据的情况下。 文章还提到了动作识别在视频监控、人机交互和内容检索等多个领域的广泛应用，以及在过去几十年中取得的显著进步。尽管可见光成像的动作识别技术已经相当成熟，但在光照条件差或者对隐私有要求的环境下，其效果会大打折扣。因此，PM-GANs的提出对于拓展动作识别的应用范围，尤其是在不可见光或部分可见光条件下，具有重要的理论和实践价值。 关键词涵盖了交叉模态表示、生成对抗网络、红外动作识别和红外数据集，这些关键词揭示了研究的关键技术点和应用场景。PM-GANs为解决实际环境中部分模态数据的挑战提供了一种创新解决方案，推动了动作识别技术的发展。