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基于Bi-LSTM与注意力机制的人体行为识别算法

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简介：
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。

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  • 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CNN-LSTM与注意力机制的分类方法(CNN-LSTM-Attention)
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    本研究提出了一种结合卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）及注意力机制的创新分类方法，旨在提升复杂数据模式识别的精度和效率。 CNN-LSTM-Attention分类方法结合了卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及注意力机制的深度学习技术，主要用于处理时间序列数据或具有空间特征的数据，并实现高效提取与分类预测。 卷积神经网络擅长于图像等网格拓扑结构数据的处理，其参数共享、局部连接和下采样等特点有助于有效提取空间特征。长短期记忆网络是一种特殊的循环神经网络（RNN），能够学习长期依赖信息，在时间序列分析及自然语言处理等领域具有重要作用。注意力机制则允许模型在处理数据时动态聚焦于重要部分，提升表达能力。 CNN-LSTM-Attention结合了CNN的空间特征提取能力和LSTM的时间序列分析优势，并通过注意力机制增强关键信息捕捉能力，使该模型在复杂数据上更加精准。实现此模型需使用MATLAB 2020版本以上以利用其对深度学习算法的完善支持及丰富的工具箱。 这种分类方法适用于多特征输入单输出的二分类或多分类问题，能够处理具有时空特性数据。用户只需替换数据集即可应用该预测系统，并且可以获取包括迭代优化图和混淆矩阵在内的可视化结果以评估模型性能并进行调试。 文档详细介绍了深度学习在分类技术中的背景、理论基础及实际应用。它不仅为科研人员提供了深度学习领域中分类预测的技术探讨，还对多特征输入二分类或多分类模型进行了深入解析，并描述了其在科研中的价值和应用场景。 文件列表涵盖多个方面内容如背景介绍、技术探索与实战引言、模型介绍以及应用说明等。这使得即使是科研新手也能通过清晰的中文注释快速理解和使用该模型。CNN-LSTM-Attention分类方法是深度学习领域的重要进展，为处理复杂数据特征提供了强大工具，特别适用于时间序列或空间特征数据的分类预测任务。相关文档则向研究者们全面介绍了这项技术的应用背景、理论探讨及实践应用情况，使其能够更好地服务于科研工作。
     
  • 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。
     
  • 基于人体姿态的动作识别研究——PyTorch中的注意力机制实现
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    本文探讨了在PyTorch框架下利用注意力机制进行人体姿态动作识别的研究，通过优化算法提高模型对复杂动作序列的理解和分类能力。 姿势引导动作识别枪是一项研究工作，旨在利用人体姿态信息来辅助进行动作识别。我们实施了三种不同的模型：注意池方法（使用ResNet101主干）、C3D方法以及二流法，并探讨了人类的姿势信息是否有助于提高动作识别的效果。 在具体实现过程中，我们将人体的姿态信息通过削弱背景的方式应用于C3D架构中；同时，在自上而下的注意力机制中直接添加关节位置热图。这两种方式都显示出一定程度上的改善效果：即有无姿态信息的情况下进行对比实验后发现，加入姿势信息确实可以提升动作识别的准确性。 鉴于以上结果表明人体姿态信息在动作识别任务中有一定的帮助作用，我们进一步研究了如何正确地使用这些信息。为此，我们将两个流架构进行了修改，并用VGG16替换了光流部分。这样的改动基于一种直觉：通过利用已在ImageNet上预训练好的网络（而非从头开始进行整个模型的训练），可以更好地捕捉到动作中的关键特征点和动态变化趋势，从而进一步提升动作识别的效果。 综上所述，该研究不仅验证了人体姿态信息在提高动作识别准确性方面的潜在价值，还探索了一种更有效的利用姿势数据的方法。
     
  • 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%。
     
  • 基于Detectron2与LSTM的人体动作识别方法
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    本研究提出了一种结合Detectron2和LSTM的技术方案，用于高效准确地识别视频中人体的动作。通过深度学习模型的有效融合，该方法在复杂场景下展现出优越性能。 在代码中我们将解释如何使用姿势估计和LSTM（长短期记忆）创建一个用于人类动作识别的应用程序。我们将开发一个网页应用，它接收一段视频输入，并生成带有标识动作类注释的输出视频。
     
  • 基于CNN/LSTM及稀疏下采样的人体行为识别
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    本研究提出了一种结合CNN和LSTM网络，并引入稀疏下采样技术的人体行为识别方法，有效提升了复杂场景下的识别精度。 基于CNN/LSTM结合稀疏下采样的人体行为识别方法能够有效地提高模型的性能和效率。该技术通过利用卷积神经网络（CNN）进行特征提取，并借助长短期记忆网络（LSTM）来捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，同时采用稀疏下采样策略减少计算量，从而实现对人体复杂动作的有效分类与识别。
     
  • 基于MATLAB的人体行为识别.zip
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    本资源提供了一个使用MATLAB进行人体行为识别的研究框架，包含代码、数据集和实验分析，适用于学术研究与学习。 基于MATLAB的人体行为识别技术可以用于检测各种人体动作，例如行走、站立、蹲坐以及伸展手臂等。此外，该技术还可以应用于独居老人的异常行为监测系统中，并能够有效进行摔倒事件的自动检测与预警。