基于时空交互注意机制的行为识别算法

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简介：
本研究提出了一种结合时空交互注意力机制的行为识别算法，旨在提升对视频中复杂行为的理解与分类性能。通过有效捕捉时间维度和空间维度上的关键特征互动，该方法能够显著增强模型在各类行为识别任务中的准确性和鲁棒性。针对传统双流网络在提取视频序列中的有效帧及帧内关键区域方面存在不足的问题，导致识别准确率较低的现象，本段落提出了一种基于时空交互注意力模型（STIAM）的人体行为识别算法。具体来说，在该方法中首先采用两个不同的深度学习网络分别用于空间特征和时间特征的抽取；其次设计了一个掩模引导的空间注意机制来计算视频每一帧中的显著位置；接着又引入了光流导向的时间注意模块，以确定每个视频序列内的关键性帧段；最后通过将时间和空间注意力模型获得的不同权重与相应的时空特征进行加权融合的方式，使整个识别过程具备更强的时序交互能力。经实验验证，在UCF101和Penn Action数据集上的对比测试显示，STIAM算法在人体行为识别任务中展现了出色的特征提取能力和更高的精确度提升效果。

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基于时空交互注意机制的行为识别算法

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本研究提出了一种结合时空交互注意力机制的行为识别算法，旨在提升对视频中复杂行为的理解与分类性能。通过有效捕捉时间维度和空间维度上的关键特征互动，该方法能够显著增强模型在各类行为识别任务中的准确性和鲁棒性。针对传统双流网络在提取视频序列中的有效帧及帧内关键区域方面存在不足的问题，导致识别准确率较低的现象，本段落提出了一种基于时空交互注意力模型（STIAM）的人体行为识别算法。具体来说，在该方法中首先采用两个不同的深度学习网络分别用于空间特征和时间特征的抽取；其次设计了一个掩模引导的空间注意机制来计算视频每一帧中的显著位置；接着又引入了光流导向的时间注意模块，以确定每个视频序列内的关键性帧段；最后通过将时间和空间注意力模型获得的不同权重与相应的时空特征进行加权融合的方式，使整个识别过程具备更强的时序交互能力。经实验验证，在UCF101和Penn Action数据集上的对比测试显示，STIAM算法在人体行为识别任务中展现了出色的特征提取能力和更高的精确度提升效果。

基于Bi-LSTM与注意力机制的人体行为识别算法

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本研究提出一种结合双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）和注意力机制的人体行为识别算法，有效提升了复杂场景下人体动作序列的理解精度。为解决长短时记忆网络(LSTM)在提取动作前后关联信息方面的不足导致的行为识别率较低的问题，本段落提出了一种基于Bi-LSTM-Attention模型的人体行为识别算法。具体而言，该方法首先从每个视频中选取20帧图像，并利用Inceptionv3模型来获取这些图像的深层特征。随后，通过构建向前和向后的双向LSTM网络（Bi-LSTM）以学习到序列数据中的时间依赖关系；进一步地，引入注意力机制使模型能够自适应地识别出对分类结果有重要影响的权重值，从而更好地捕捉行为之间的前后联系并提升识别精度。最后，在经过一层全连接层与Softmax分类器之后完成视频的行为类别预测任务。通过在Action Youtobe和KTH人体行为数据集上的对比实验验证了所提方法的有效性，并显示出比现有技术更高的行为识别准确率。

基于多尺度注意力机制的行人属性识别算法

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本研究提出一种基于多尺度注意力机制的新型行人属性识别算法，有效提升了复杂场景下的行人特征提取精度和识别性能。为了提高行人属性识别的准确率，我们提出了一种基于多尺度注意力网络的算法。为了增强该算法的特征表达能力和属性判别能力，在残差网络ResNet50的基础上增加了自顶向下的特征金字塔和注意力模块，其中自顶向下的特征金字塔由从下往上的视觉特征构建而成。接着，融合不同层级特征金字塔中的多种尺度特性，并为每一层特性的通道赋予不同的权重以增强其注意力效果。最后，改进了模型的损失函数来减轻数据不平衡对属性识别准确率的影响。实验结果表明，在RAP和PA-100K数据集上该算法与现有的其他方法相比具有更高的平均精度、准确性以及F1性能指标。

基于LSTM的眼动行为识别与人机交互应用

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本研究探索了利用长短期记忆网络（LSTM）分析眼动数据，以实现更准确的行为识别和自然的人机互动。通过深度学习技术提升用户体验。在人机交互领域中，眼动交互具有广泛的应用前景。然而，传统的眼动交互传感设备存在侵入性强、校准复杂且成本高昂的问题，并且普通单目摄像头传感器的分辨率较低。为解决这些问题，本段落提出了一种基于前置摄像头视频源的人眼行为识别方法，该方法结合了方向梯度直方图（HOG）特征、支持向量机（SVM）和长短时记忆网络（LSTM），以实现简单有效的人机交互应用。具体而言，此方法首先定位并跟踪人脸，在完成对齐操作后依据四个眼角关键点的坐标获取双眼区域。然后使用SVM模型判断眼睛是睁眼还是闭眼以及非眨眼状态，并通过分析相邻帧之间眼球中心的位置来粗略地判断眼动情况。对于疑似有意的眼势，系统会将这些视频序列输入到LSTM网络中进行预测，输出最终的眼动行为识别结果并触发相应的计算机命令完成交互。实验结果显示，在自制的包含20,000个样本（其中约10%为负样本）的数据集中测试后，该方法在动态眨眼识别方面的准确率超过95%，眼动行为预测准确性达到了99.3%。

YOLOv12：基于注意力机制的实时目标检测算法.pdf

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本文提出了一种名为YOLOv12的目标检测算法，该算法融合了先进的注意力机制，显著提升了模型在实时场景下的准确性和效率。 YOLOv12：以注意力为中心的实时目标检测器是一款先进的目标检测工具，它采用了基于注意力机制的技术来提高检测精度和速度，能够在保持低延迟的同时实现高效的物体识别。

基于深度学习的课堂注意力行为识别系统.zip

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本研究开发了一种基于深度学习技术的课堂注意力行为识别系统，旨在通过分析学生的视频数据来自动检测其注意力状态，以帮助教师改善教学方法和提高教学质量。在当今教育领域，利用技术手段提升教学质量、监测学生学习状态已成为一种趋势。深度学习作为一种强大的机器学习方法，在图像识别、语音处理及自然语言理解等多个领域取得了显著成果。在此背景下，“基于深度学习的课堂专注度行为识别系统”应运而生，旨在通过智能分析学生的课堂行为为教师提供实时的学生专注度反馈，从而优化教学策略。我们来了解一下深度学习的核心概念。深度学习是人工神经网络的一种形式，其结构模仿了人脑神经元的连接方式，并且能够自动从数据中提取特征。这些层次可以通过多层非线性变换对复杂信息进行建模和解析，例如视频中的学生行为。在课堂专注度识别系统中，深度学习主要应用于两个关键环节：视频处理与行为识别。首先，在视频处理阶段，需要对课堂录像进行预处理以确保后续分析的准确性；然后使用卷积神经网络（CNN）从每一帧图像中提取特征信息，如面部表情、眼神和姿势等。在行为识别部分，系统通常采用序列模型或端到端模型来捕捉学生的动态变化。例如，长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）可以用于分析时间维度上的数据；而卷积神经网络与长短期记忆网络结合的模型则能够同时处理空间信息和时间信息，并且通过训练学习专注度相关的模式。为了提高识别准确性，系统可能还会引入多模态融合技术来综合运用声音、文字等多种信号。例如，循环神经网络（RNN）可以用来分析音频数据以判断学生是否积极参与讨论；自然语言处理方法则用于解析学生的笔记内容并评估其与课程的相关性。在实际应用中，该系统需要克服诸多挑战，如隐私保护、计算资源需求及实时性能等。为了确保个人隐私安全，可能采用匿名化技术或仅分析非敏感特征；通过模型压缩和量化降低硬件要求以满足计算资源的需求；而高效的算法优化与并行处理则有助于提高系统的实时性。基于深度学习的课堂专注度行为识别系统是一个结合了计算机视觉、多模态融合等先进技术的创新解决方案，它有望改变传统的教学模式，并为个性化教育提供支持。随着技术的进步，我们期待这样的系统在未来能够更加智能化，更好地服务于教育行业。

基于嵌入式系统的实时手势交互识别方法

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本研究提出了一种基于嵌入式系统的手势交互识别方法，实现实时、高效的人机互动体验，适用于智能设备控制等场景。本段落提出了一种在单摄像头条件下基于嵌入式系统的手势识别方法。该方法通过拟合手势图的外接多边形来确定其对应的手势缺陷图，并建立手势与手势缺陷图之间的一一映射关系，利用这些特征进行匹配和识别不同的手势。算法还结合了对手势的跟踪和识别过程，在预测下一帧中手势可能出现的大致位置的基础上减少了计算量。在实际应用中的嵌入式平台上，该方法能够快速且准确地实现手势识别，并满足实时人机交互的需求。

基于ResNet18和注意力机制的人脸表情识别.zip

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本项目利用ResNet18作为基础模型，并结合注意力机制，以提高人脸表情识别的准确性。通过Python实现，适用于研究与开发。在原代码的基础上添加了CBAM注意力机制，并对一些卷积结构进行了改动以观察效果。

基于STM32F429的语音交互识别系统

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本项目开发了一套基于STM32F429微控制器的语音交互识别系统，能够实现高效、准确的人机语音对话功能。该系统结合先进的信号处理与机器学习算法，提供流畅自然的用户体验。环境：Keil5；器件：STM32F429开发板、YS-LDV7语音识别模块、YS-SYN6288语音合成模块。项目描述： 1. YS-LDV7识别的语音信息通过串口传输给STM32主控板； 2. 主控板利用DHT11传感器获取环境信息，并将这些数据编码后发送至YS-SYN6288语音合成模块进行播报； 3. OLED屏幕实时模拟交互式表情变化。