卷积神经网络与LSTM融合：提升人体行为识别精度

本文主要探讨了一种创新的人体行为识别算法，该算法利用深度学习技术结合卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）和长短期记忆（Long Short-Term Memory, LSTM）神经网络。在这个研究中，作者提出了一种特征融合策略，旨在提高行为识别的准确性。 首先，卷积神经网络被用于提取图像的浅层和深层特征。卷积操作能够捕捉局部和全局模式，这对于视觉特征的分析至关重要。通过这种网络结构，可以捕获到不同层次的抽象特征，如边缘、纹理和形状等，这些都与人类行为密切相关。 其次，长短期记忆网络作为一种循环神经网络，特别适用于处理序列数据，如视频中的时间序列信息。它能够记住长期依赖性，这对于行为识别中的动态特征捕捉和时序理解非常有帮助。通过将卷积层提取的特征向量输入到LSTM单元，算法能够更好地理解和建模复杂的行为模式。 研究者采用了两种不同的输入数据——数据光流信息和红绿蓝（RGB）信息，分别训练两个独立的CNN模型。光流信息反映了物体在连续帧之间的运动，而RGB信息则提供颜色和纹理信息。通过这种方式，算法可以从多个角度和维度获取关于行为的丰富信息。 最后，将这两个CNN模型的输出进行加权融合，通过这种方法，算法能够综合考虑来自不同特征的数据，进一步提升识别性能。实验结果显示，这种基于卷积神经网络和LSTM神经网络的多特征融合方法显著提高了人体行为识别的精度，证明了其在复杂场景下具有良好的鲁棒性和有效性。 这项研究不仅展示了深度学习在行为识别领域的应用潜力，还提供了如何通过特征融合和多模态输入来优化识别性能的方法。对于机器视觉、行为分析以及智能监控等领域，这一研究成果具有重要的理论价值和实际应用价值。