【摘 要】
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基于多模态融合的人体动作识别技术被广泛研究与应用，其中基于特征级或决策级的融合是在单一级别阶段下进行的，无法将真正的语义信息从数据映射到分类器。提出一种多级多模态融合的人体动作识别方法，使其更适应实际的应用场景。在输入端将深度数据转换为深度运动投影图，并将惯性数据转换成信号图像，通过局部三值模式分别对深度运动图和信号图像进行处理，使每个输入模态进一步转化为多模态。将所有的模态通过卷积神经网络训练进
【基金项目】
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国家自然科学基金（62067006）； 甘肃省自然科学基金（21JR7RA291）； 甘肃省教育科技创新项目（2021jyjbgs-05）； 甘肃省高校产业支撑计划项目（2020C-19）；
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基于多模态融合的人体动作识别技术被广泛研究与应用，其中基于特征级或决策级的融合是在单一级别阶段下进行的，无法将真正的语义信息从数据映射到分类器。提出一种多级多模态融合的人体动作识别方法，使其更适应实际的应用场景。在输入端将深度数据转换为深度运动投影图，并将惯性数据转换成信号图像，通过局部三值模式分别对深度运动图和信号图像进行处理，使每个输入模态进一步转化为多模态。将所有的模态通过卷积神经网络训练进行提取特征，并把提取到的特征通过判别相关分析进行特征级融合。利用判别相关分析最大限度地提高两个特征集中对应特征的相关性，同时消除每个特征集中不同类之间的特征相关性，将融合后的特征作为多类支持向量机的输入进行人体动作识别。在UTD-MHAD和UTD Kinect V2 MHAD两个多模态数据集上的实验结果表明，多级多模态融合框架在两个数据集上的识别精度分别达到99.8%和99.9%，具有较高的识别准确率。
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