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基于注意力机制的多模态人体行为识别算法: 收藏
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引用; 《计算机测量与控制》2022年第2期30卷 276-283页; 作者：宋真东杨国超马玉鹏冯晓毅西北工业大学电子信息学院西安710129 陕西华明普泰医疗设备有限公司西安710119 河北师范大学计算机与网络空间安全学院石家庄050024; 提出了基于注意力机制的多模态人体行为识别算法;针对多模态特征的有效融合问题,设计基于注意力机制的双流特征融合卷积网络(TAM3DNet,two-stream attention mechanism 3D network);主干网络采用结合注意力机制的注意力3D网络(AM3DNet,a...; 提出了基于注意力机制的多模态人体行为识别算法;针对多模态特征的有效融合问题,设计基于注意力机制的双流特征融合卷积网络(TAM3DNet,two-stream attention mechanism 3D network);主干网络采用结合注意力机制的注意力3D网络(AM3DNet,attention mechanism 3D network),将特征图与注意力图进行加权后得到加权行为特征,从而使网络聚焦于肢体运动区域的特征,减弱背景和肢体静止区域的影响;将RGB-D数据的颜色和深度两种模态数据分别作为双流网络的输入,从两条分支网络得到彩色和深度行为特征,然后将融合特征进行分类得到人体行为识别结果。; 来源：详细信息评论

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