基于全局与高斯增强注意力融合的跨域时序行为识别方法

本发明提供了一种基于全局与高斯增强注意力融合的跨域时序行为识别方法，属于计算机领域，包括获取待识别Wi‑Fi CSI信号；基于全局时序注意力模块对待识别Wi‑Fi CSI信号进行加权特征提取，得到全局特征，其中全局时序注意力模块用于根据时间嵌入矩阵和待识别Wi‑Fi CSI信号计算全局时序注意力权重并进行时间步特征加权特征提取；根据全局特征进行类别预测，基于类别预测结果生成时序行为识别结果。该方法能够有效捕捉跨域时序行为长程依赖特性，提高了行为识别精度。