动作识别是在视频中自动识别和分类人类动作或移动的过程。它在各个领域中都有应用，包括监控、机器人技术、运动分析等等。其目标是使机器能够理解和解释人类的行动，从而改善决策和自动化能力。
随着深度学习的出现，尤其是卷积神经网络（CNNs）的应用，视频动作识别领域取得了显著的进展。CNNs在直接从视频帧中提取时空特征方面表现出了有效性。早期的方法，比如Improved Dense Trajectories（IDT），聚焦于手工设计特征，这些特征计算成本高且难以扩展。随着深度学习的普及，引入了两通道模型和3D CNNs等方法，用于有效利用视频的空间和时间信息。然而，有效提取相关视频信息的挑战依然存在，尤其是区分具有鉴别性的帧和空间区域。此外，某些方法（如光流计算）所需的计算需求和内存资源必须得到处理，以提高可扩展性和适用性。
为了应对上述挑战，中国的一个研究团队提出了一种新颖的动作识别方法，利用了改进的残差卷积神经网络和注意机制。所提出的方法名为帧和空间注意网络（FSAN），重点是引导模型强调视频数据中的重要帧和空间区域。
FSAN模型结合了一个伪-3D卷积网络和一个两级注意模块。两级注意模块有助于在通道、时间和空间维度上利用信息特征，增强模型对视频数据时空特征的理解。还引入了一个视频帧注意模块，以减少不同视频帧之间相似性的负面影响。这种基于注意的方法，通过在不同级别引入注意模块，有助于生成更有效的动作识别表示。
根据作者的观点，将残差连接和注意机制整合到FSAN中具有明显的优势。残差连接，尤其是通过伪-ResNet架构，增强了训练过程中的梯度流动，有助于更有效地捕捉复杂的时空特征。同时，在时间和空间维度上的注意机制可以重点关注重要的帧和空间区域。这种选择性注意增强了鉴别能力并减少了噪声干扰，优化了信息提取。此外，这种方法确保了根据特定数据集和要求进行定制最佳适应性和可扩展性。总体而言，这种整合增强了动作识别模型的鲁棒性和效果，从而提高了性能和准确性。
为了验证他们提出的FSAN在动作识别方面的有效性，研究人员在两个关键基准数据集UCF101和HMDB51上进行了大量实验。他们在Ubuntu 20.04 bionic操作系统上实施了该模型，利用Intel Xeon E5-2620v4 CPU和GeForce RTX 2080 Ti GPU进行计算。模型的训练包括使用随机梯度下降（SGD）和特定参数进行的100个epochs，使用4个GeForce RTX 2080 Ti GPUs的系统进行训练。他们还应用了智能数据处理技术，如快速视频解码、帧提取以及数据增强方法，如随机裁剪和翻转。在评估阶段，FSAN模型与最先进的方法在两个数据集上进行了比较，展示了在动作识别准确性方面的显著提升。通过消融研究，研究人员强调了注意模块发挥的关键作用，确认了FSAN在增强识别性能和有效区分时空特征以准确进行动作识别方面的有效性。
总之，将改进的残差卷积神经网络和注意机制整合到FSAN模型中为视频动作识别提供了一个强大的解决方案。这种方法通过有效解决特征提取、鉴别帧识别和计算效率方面的挑战，提高了准确性和适应性。通过对基准数据集进行全面实验，研究人员展示了FSAN的超强性能，展示了其在推动动作识别方面的潜力。这项研究强调了借助注意机制和深度学习来更好地理解人类动作的重要性，为各个领域的变革性应用提供了前景。