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基于异构多流网络的多模态人体动作识别
基于异构多流网络的多模态人体动作识别
摘要：
多模态人体动作识别是计算机视觉和机器学习领域的重要研究方向。在这篇论文中，我们提出了一种基于异构多流网络的多模态人体动作识别方法。该方法通过结合视觉和语音信息来提升动作识别的准确性。我们使用了一个包含视频和音频流的异构多流模型，通过联合训练来融合两种信息。实验证明，我们的方法在多模态人体动作识别任务上取得了优于传统方法的结果。
1.引言
人体动作识别作为计算机视觉领域的一个重要问题，已经得到了广泛的研究。传统的方法主要是使用视频流数据进行动作识别，但是这种方法存在一些局限性，例如对于动作的细节和语义的理解有限。为了提升动作识别的准确性，我们可以引入多模态信息，例如语音信息。多模态人体动作识别涉及到多个领域的知识，包括计算机视觉、信号处理和机器学习等。
2.相关工作
在过去的几年里，已有一些关于多模态人体动作识别的研究工作。其中一些方法使用传统的机器学习算法，如支持向量机（SVM）和随机森林（RF）来融合不同的模态信息。另一些方法借鉴了深度学习的思想，通过使用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）来进行多模态数据的融合和识别。
3.方法
我们的方法主要包括两个关键步骤：多流数据的提取和异构多流网络的建立。首先，我们从训练数据中提取视频和音频流的特征。对于视频流，我们使用了一个经过预训练的深度学习模型来提取视觉特征。对于音频流，我们使用语音特征提取算法来提取语音信息。在提取特征之后，我们将两个流的特征进行融合，得到多模态的特征表示。接下来，我们建立了一个异构多流网络，通过联合训练来学习特征的表示和分类。该网络由视觉分支和语音分支组成，每个分支都有自己的网络结构和参数。
4.实验结果
我们在一个公开的多模态人体动作数据集上进行了实验，评估了我们的方法的性能。实验结果表明，我们的方法在动作识别任务上取得了优于传统方法的结果。与只使用视频流数据的方法相比，我们的方法能够更好地理解动作的语义和动作者的意图。
5.结论
在本论文中，我们提出了一种基于异构多流网络的多模态人体动作识别方法。通过结合视觉和语音信息，我们的方法能够提升动作识别的准确性。我们的实验结果表明，该方法在多模态人体动作识别任务上取得了良好的性能。未来的研究可以进一步探索其他模态信息的融合，如深度传感器数据和心率等生理信号数据。
参考文献：
[1]Simonyan,K.,&Zisserman,A.(2014).Two-streamconvolutionalnetworksforactionrecognitioninvideos.InAdvancesinneuralinformationprocessingsystems(pp.568-576).
[2]Ngiam,J.,Khosla,A.,Kim,M.,Nam,J.,Lee,H.,&Ng,A.Y.(2011).Multimodaldeeplearning.InProceedingsofthe28thinternationalconferenceonmachinelearning(ICML-11)(pp.689-696).
[3]Han,S.,Zhang,H.,Zhang,W.,Xu,C.,Jiang,Y.,&Yan,J.(2018).Comprehensiveattentionrecurrentmodelformulti-modalemotionrecognition.InProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(pp.1507-1516).