Bi-LSTM-Attention模型在人体行为识别中的应用

"基于Bi-LSTM-Attention模型的人体行为识别算法通过结合双向长短时记忆网络（Bi-LSTM）和注意力机制，提升了行为识别的准确率。该算法首先利用Inceptionv3模型从视频中提取关键帧的深层特征，接着通过Bi-LSTM学习时序信息，再借助注意力机制优化权重分配，最后通过全连接层和Softmax分类器完成视频的分类。实验证明，这种方法在Action YouTube和KTH人体行为数据集上表现优秀，有效提高了行为识别效率。" 本文主要介绍了一种针对人体行为识别问题的新算法，该算法基于Bi-LSTM-Attention模型。传统的LSTM网络虽然擅长捕捉序列数据中的长期依赖性，但在处理动作前后关联信息时可能效果不佳，这导致了行为识别率的降低。为解决这个问题，研究者提出了Bi-LSTM-Attention模型，它能更好地捕捉动作的连贯性和上下文关系。 首先，算法从每个视频中选择20帧关键图像，这些图像代表了行为的关键时刻。接着，应用Inceptionv3这一深度学习模型，从图像中提取出丰富的深层特征。Inceptionv3因其多尺度信息处理能力而在图像识别领域表现出色，能够捕获不同大小和形状的物体特征。 然后，算法采用双向LSTM（Bi-LSTM）结构，它由一个向前和一个向后运行的LSTM组成，可以从两个方向学习时间序列中的特征，从而更好地理解动作的前因后果。这种结构有助于捕捉到动作序列的动态变化，增强模型对行为模式的理解。 在Bi-LSTM的基础上，算法引入了注意力机制。注意力机制允许模型自适应地分配权重，关注对识别结果影响较大的特征，这样可以确保模型聚焦于最相关的部分，忽略不重要的噪声信息。通过这种方式，模型可以根据行为的前后联系实现更精确的识别。 最后，通过一层全连接层，将Bi-LSTM得到的特征向量转换为类别概率，再用Softmax函数进行分类，确定视频所属的行为类别。实验结果在Action YouTube和KTH这两个广泛使用的行为识别数据集上进行了验证，证实了该算法的有效性，它显著提高了行为识别的准确率。 本文提出的基于Bi-LSTM-Attention模型的行为识别算法，通过集成深度学习模型Inceptionv3、双向LSTM以及注意力机制，成功解决了传统方法在行为识别中的不足，提升了识别的精度，对于人体行为识别领域具有重要的研究价值和实际应用潜力。