本文介绍了多视图融合变压器（MVFT）及其他基于深度学习的人体活动识别方法。这些方法在分类准确性和特征提取方面优于现有技术，展现出良好的鲁棒性和扩展性，适用于多模态数据融合和无监督学习等领域。

使用参数优化的多阶段图卷积网络和 Transformer 模型进行人类活动识别的特征融合
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