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双流融合动作识别模型的新感知协同感知
目录
内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.3国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.4本文结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
动作识别理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
2.1动作识别的基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2.2传统动作识别方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
2.3深度学习在动作识别中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
2.4双流模型的基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
双流融合动作识别模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
3.1模型架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
3.2特征提取模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
3.3融合策略研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
3.4模型训练与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
新感知协同感知机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
4.1感知协同的基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
4.2多模态感知融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
4.3注意力机制的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
4.4感知协同的优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
5.1实验数据集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
5.2实验设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
5.3评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
5.4实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
5.5与其他方法的对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
6.1研究结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
6.2研究不足．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
6.3未来工作展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
1.内容概括
本文深入探讨了双流融合动作识别模型中的新感知协同感知机制，旨在提升动作识别的准确性和鲁棒性。通过结合深度学习和注意力机制，该模型能够从多角度、多层次提取动作特征，并利用协同感知技术增强特征表示能力。主要内容概括如下：
（1）研究背景与意义
动作识别是计算机视觉领域的重要研究方向，广泛应用于视频监控、人机交互等领域。传统的动作识别方法往往面临特征提取不充分、感知能力有限等问题。双流融合模型通过引入视觉和语义双流网络，有效提升了特征提取的效率。然而如何进一步增强模型的感知能力，实现更精准的动作识别，成为当前研究的热点。
（2）双流融合模型的基本框架
双流融合模型主要包括两个部分：视觉流和语义流。视觉流主要负责提取视频中的空间特征，而语义流则关注时间特征的提取。通过融合这两个流的信息，模型能够更全面地理解动作。具体框架
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