基于视觉智能的混合特征学习方法，结合高效的双阶段循环注意力网络，用于人类活动识别

《Pattern Recognition》：Visual intelligence-driven hybrid feature learning with efficient dual-stage recurrent attention network for human activity recognition

　　

Tariq Ahmad|Weiwei Jiang|Zhenjun Zhang|Asif Rahim|Kamal M. Othman|Inam Ullah

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  我们提出了一种新方法，能够在资源受限的HAR系统中平衡识别准确性和计算复杂性。
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  我们引入了双阶段循环注意力网络，以实现双向时空动态的学习。
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  我们结合了双重特征和适度的帧采样，以稳定推理复杂性。
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  所提出的方法在四个基准测试中均达到了业界领先的准确率，同时降低了计算开销。