一种基于多模态感知数据的人体活动识别方法

一种基于多模态感知数据的人体活动识别方法，属于人体活动识别领域，包括：通过对各个模态数据的一致性和互补性学习，将各模态数据对齐到同一表征空间以实现模态组合的通用性；随后将少量的标注样本视为不同分布的锚点，通过锚点对齐跨场景、佩戴位置和设备的异构表征向量，从而使模型能够适应各种场景、佩戴位置和设备。本发明能够实现统一、泛化且高效的人体活动识别，能适应任意模态组合的输入以满足多样化的感知任务需求，在场景、佩戴位置和设备变化等条件下表现出较强的鲁棒性。