基于视觉和骨架模态融合的多GAT人体行为识别算法

### 多模态融合的Multi-GAT人体行为识别算法 为了设计一个多模态融合的人体行为识别算法，可以采用基于图注意力网络（Graph Attention Networks, GATs）的方法来处理视觉和骨骼数据。这种方法能够有效捕捉时间序列中的空间依赖性和特征交互。 #### 数据预处理 在构建模型之前，需对输入的数据进行标准化处理。对于视觉数据，通常会提取视频帧的关键点位置作为节点特征；而对于骨骼数据，则可以直接利用关节坐标表示节点属性。这些操作有助于后续建模过程中更好地学习到不同模态之间的关联特性[^1]。 #### 图结构定义 每种模态都可以被视作一个独立的图结构来进行分析。具体来说，在每一时刻t处，我们可以分别建立两个图Gv(t)=(Vv,Ev)以及Gs(t)=(Vs,Es)，其中前者对应于当前帧所对应的图像区域分割结果形成的邻接关系矩阵Av∈R^(n×n);后者则来源于人体姿态估计得到的骨架连接情况As∈R^(m×m)[^2]。 #### 跨模态交互层的设计 通过引入跨模态注意机制来增强两种异构信息间的协作能力。此部分主要由两步组成：首先是计算各自领域内的局部上下文向量hvi=σ(Wvhxi+bv),hsi=σ(Whsxj+bs)(i,jϵ{1,...k});其次是依据上述表达式求解全局一致性得分scoreij=(qT·[cat(hvi;hsj)])/(sqrt(d))，最终形成加权后的综合表征形式z=[Σexp(scoreij)*hvj]/[Σexp(scoreij)]+(λ*Σexp(-||hi-hsj||²/τ)). #### 时间维度上的聚合策略 考虑到动作本身具有较强的动态变化规律，因此还需要进一步考虑如何有效地整合不同时刻下的状态转移模式。这里推荐使用门控循环单元(GRU)或者长短时记忆(LSTM)等方法完成这一目标，并将其输出馈送到全连接分类器当中以获得最终预测类别y_hat=f(z)[-]. ```python import torch from torch_geometric.nn import GATConv class MultiModalGAT(torch.nn.Module): def __init__(self, num_features_vision, num_features_skeleton, hidden_dim, output_dim): super(MultiModalGAT, self).__init__() # Vision Modality Processing Layers self.gat_vision = GATConv(num_features_vision, hidden_dim) ... def forward(self, data_vision, data_skeleton): x_vision, edge_index_vision = data_vision.x, data_vision.edge_index x_skeleton, edge_index_skeleton = data_skeleton.x, data_skeleton.edge_index # Process each modality separately using respective GAT layers. out_vision = self.gat_vision(x_vision, edge_index_vision).relu() ... model = MultiModalGAT(...) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01) for epoch in range(epochs): model.train() optimizer.zero_grad() loss = criterion(output, labels) loss.backward() optimizer.step() ```