# 基于多模态Beat-STMAN网络模型的舞蹈动作识别方法

## 摘要

本文提出了一种基于多模态Beat-STMAN网络模型的舞蹈动作识别方法...

## 1. 引言

舞蹈动作识别是计算机视觉领域的重要研究课题...

## 2. 相关工作

### 2.1 骨骼动作识别
基于图卷积网络的骨骼动作识别方法近年来取得了显著进展...

### 2.2 音频-动作多模态融合
多模态融合方法能够有效利用音频和动作两种模态的互补信息...

## 3. 方法

### 3.1 ST-GCN骨干网络
时空图卷积网络(Spatial-Temporal Graph Convolutional Network, ST-GCN)...

### 3.2 动态邻接矩阵
改进的动态邻接矩阵 $A_{dyna}$ 能够自适应学习不同关节之间的相关性...

### 3.3 跨模态融合网络AMAA-Net

GAN网络设计多将对抗过程从数据空间转移到潜空间，因此骨骼关节特征与节拍鼓点脉冲特征融合借鉴Transformer多头注意力机制编码器设计，生成器采用双路非对称多头注意力机制。

#### 3.3.1 特征提取

音频节拍特征和动作特征分别采用Conv1D卷积和Conv3D卷积分别提取：

$$
X_{beat}^{\prime} = \operatorname{Conv1D}(X_{beat}) \tag{14}
$$

$$
X_{v}^{\prime} = \operatorname{Conv3D}(X_{v}) \tag{15}
$$

#### 3.3.2 双向注意力机制

采用拆分奇数头、偶数头的正逆向注意力机制设计，获取音频-骨骼特征的双向注意力计算结果：

$$
Attn_{odd}^{(h)} = \operatorname{Softmax}\left(\frac{Q_{b}^{(h)}K_{d}^{(h)}}{\sqrt{d^{(h)}}}\right)V_{d}^{(h)} \tag{16}
$$

$$
Attn_{even}^{(h)} = \operatorname{Softmax}\left(\frac{Q_{d}^{(h)}K_{b}^{(h)}}{\sqrt{d^{(h)}}}\right)V_{b}^{(h)} \tag{17}
$$

#### 3.3.3 深度残差融合

引入深度残差生成模块并进行多头聚合：

$$
Z_{attn} = \operatorname{Concat}(\{Attn_{odd}^{(h)}\}, \{Attn_{even}^{(h)}\})W_{o}^{\prime} \tag{18}
$$

$$
\Upsilon = \sigma(\operatorname{MLP}([X_{beat}^{\prime}; X_{d}])) \tag{19}
$$

$$
Z_{out} = \operatorname{LN}(\Upsilon \odot Z_{attn} + (1-\Upsilon) \odot X_{d}^{\prime}) \tag{20}
$$

### 3.4 双路径时空卷积判别器

在判别器设计中，结合跨模态对齐对抗任务，优化为双路径时空卷积判别器：

$$
Z_{real} = \operatorname{LN}(\Upsilon^{\prime} \odot Attn^{\prime} + (1-\Upsilon^{\prime})X_{beat}^{\prime}) \tag{21}
$$

动态卷积运算：

$$
K_{d} = \operatorname{RELU}(\operatorname{Conv3D}(Z; W_{k})) \tag{22}
$$

$$
F_{dyn} = \sum_{i=1}^{k_{t}}\sum_{j=1}^{k_{v}}\delta_{i,j} \cdot (Z * K_{d}^{(i,j)}) \tag{23}
$$

### 3.5 损失函数

谱归一化并引入相对论梯度惩罚损失：

$$
D(Z) = \operatorname{SN}(\operatorname{Conv1D}(F_{c-att} + F_{s-att})) \tag{28}
$$

$$
\xi_{D} = \mathbb{E}[D(Z_{real})] - \mathbb{E}[D(Z_{out})] + \lambda \mathbb{E}[||\nabla_{\hat{Z}}D(\hat{Z})||_{2}^{2}] \tag{29}
$$

$$
\xi_{total} = \gamma \cdot \xi_{cls} + (1-\gamma) \cdot \xi_{D} \tag{30}
$$

## 4. 实验

### 4.1 数据集
实验在XXXX数据集上进行...

### 4.2 实验结果
改进的模型整体结构设计如图3所示...

## 5. 结论

本文提出了一种基于多模态Beat-STMAN网络模型的舞蹈动作识别方法，通过融入动态邻接矩阵和AMAA-Net跨模态融合模块，有效提升了舞蹈动作识别的准确率。

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*作者：唐海英*