Towards Adaptive Fusion of Multimodal Deep Networks for Human Action Recognition

📄 arXiv: 2512.04943v1 📥 PDF

作者: Novanto Yudistira

分类: cs.CV

发布日期: 2025-12-04

💡 一句话要点

提出基于门控机制的多模态自适应融合网络，提升人类行为识别精度

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 人类行为识别 多模态融合 门控机制 深度学习 自适应加权 视频分析 人机交互

📋 核心要点

  1. 传统单模态行为识别方法存在信息不足的局限性，难以应对复杂场景。
  2. 提出基于门控机制的多模态自适应融合方法，选择性整合不同模态信息。
  3. 实验表明，该方法在人类行为识别、暴力行为检测等任务上精度显著提升。

📝 摘要（中文）

本研究提出了一种新颖的人类行为识别方法，该方法利用深度神经网络技术和跨多种模态（包括RGB、光流、音频和深度信息）的自适应融合策略。通过采用门控机制进行多模态融合，旨在克服传统单模态识别方法的局限性，并探索各种应用的新可能性。通过对门控机制和基于自适应加权的融合架构的全面研究，我们的方法能够选择性地整合来自各种模态的相关信息，从而提高动作识别任务的准确性和鲁棒性。我们仔细研究了各种门控融合策略，以确定用于多模态动作识别的最有效方法，展示了其优于传统单模态方法的优势。门控机制有助于提取关键特征，从而实现更全面的动作表示，并显着提高识别性能。我们在基准数据集上对人类动作识别、暴力行为检测和多项自监督学习任务的评估表明，在准确性方面取得了可喜的进展。这项研究的意义在于它有可能彻底改变各个领域的动作识别系统。多模态信息的融合有望在监控和人机交互等领域实现复杂的应用，尤其是在与主动辅助生活相关的环境中。

🔬 方法详解

问题定义：现有的人类行为识别方法通常依赖于单一模态的信息，例如仅使用RGB图像或光流。这种单模态方法在复杂场景下容易受到光照变化、遮挡等因素的影响，导致识别精度下降。多模态融合是提升性能的有效途径，但如何有效地融合不同模态的信息，避免噪声模态的干扰，是一个挑战。

核心思路：本文的核心思路是利用门控机制，自适应地学习不同模态的重要性，并选择性地融合这些模态的信息。门控机制可以根据输入数据的特点，动态地调整每个模态的权重，从而使模型能够更加关注重要的模态，抑制噪声模态的影响。这种自适应融合策略可以有效地提高模型的鲁棒性和泛化能力。

技术框架：该方法的技术框架主要包括以下几个模块：1) 特征提取模块：使用深度神经网络（如CNN、RNN）从每个模态（RGB、光流、音频、深度）中提取特征。2) 门控模块：为每个模态设置一个门控单元，用于学习该模态的重要性权重。门控单元的输入是该模态的特征，输出是0到1之间的权重值。3) 融合模块：将各个模态的特征按照门控单元的权重进行加权融合，得到最终的特征表示。4) 分类模块：使用分类器（如Softmax）对融合后的特征进行分类，得到最终的动作识别结果。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于引入了门控机制来实现多模态信息的自适应融合。与传统的固定权重融合方法相比，门控机制可以根据输入数据的特点动态地调整每个模态的权重，从而使模型能够更加关注重要的模态，抑制噪声模态的影响。这种自适应融合策略可以有效地提高模型的鲁棒性和泛化能力。

关键设计：门控单元通常采用Sigmoid函数作为激活函数，将输出值限制在0到1之间，表示该模态的重要性权重。损失函数通常采用交叉熵损失函数，用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异。网络结构可以根据具体的任务和数据集进行调整，例如可以使用更深的网络来提取更复杂的特征，或者使用注意力机制来进一步提高模型的性能。

📊 实验亮点

该论文在人类动作识别、暴力行为检测和多项自监督学习任务上进行了评估，并在多个基准数据集上取得了显著的性能提升。具体的数据和对比基线在论文中给出，表明该方法在准确性方面取得了可喜的进展。实验结果证明了该方法在多模态动作识别方面的有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于视频监控、人机交互、智能家居、医疗健康等领域。例如，在视频监控中，可以用于自动检测暴力行为或异常事件；在人机交互中，可以用于识别用户的动作指令，实现更加自然的人机交互；在智能家居中，可以用于监测老年人的活动状态，提供主动辅助生活服务；在医疗健康中，可以用于评估患者的康复情况，提供个性化的康复方案。

📄 摘要（原文）

This study introduces a pioneering methodology for human action recognition by harnessing deep neural network techniques and adaptive fusion strategies across multiple modalities, including RGB, optical flows, audio, and depth information. Employing gating mechanisms for multimodal fusion, we aim to surpass limitations inherent in traditional unimodal recognition methods while exploring novel possibilities for diverse applications. Through an exhaustive investigation of gating mechanisms and adaptive weighting-based fusion architectures, our methodology enables the selective integration of relevant information from various modalities, thereby bolstering both accuracy and robustness in action recognition tasks. We meticulously examine various gated fusion strategies to pinpoint the most effective approach for multimodal action recognition, showcasing its superiority over conventional unimodal methods. Gating mechanisms facilitate the extraction of pivotal features, resulting in a more holistic representation of actions and substantial enhancements in recognition performance. Our evaluations across human action recognition, violence action detection, and multiple self-supervised learning tasks on benchmark datasets demonstrate promising advancements in accuracy. The significance of this research lies in its potential to revolutionize action recognition systems across diverse fields. The fusion of multimodal information promises sophisticated applications in surveillance and human-computer interaction, especially in contexts related to active assisted living.