تحليل السلوك الاجتماعي لل쥐 في بيئته المنزلية يُعد أداةً لا تُقدر بثمن لتقييم الفعالية العلاجية للأمراض العصبية التنكسية. وعلى الرغم من الجهود الكبيرة التي بُذلت في المجتمع البحثي، فإن تسجيلات الفيديو بأحد الكاميرات تُستخدم بشكل رئيسي لهذا التحليل. وبسبب القدرة الكبيرة على تقديم وصف غني لسلوكيات الجرذان الاجتماعية، أصبح استخدام تسجيلات الفيديو متعددة الزوايا لمراقبة الفقاريات يحظى باهتمام متزايد. ومع ذلك، لا يزال تحديد السلوكيات الاجتماعية من زوايا مختلفة يُعد تحديًا كبيرًا نظرًا لعدم وجود تطابق بين مصادر البيانات المختلفة. ولحل هذه المشكلة، نقترح في هذا العمل نموذجًا جديدًا يعتمد على الانتباه الخفي متعدد الأنظار والتمييز الديناميكي، والذي يتعلم بشكل مشترك البنى الفرعية الخاصة بكل زاوية والبنى المشتركة بين الزوايا، حيث يُمكّن الجزء الأول من التقاط الديناميكيات الفريدة لكل زاوية، بينما يُشغّل الثاني في ترميز التفاعل بين الزوايا. علاوةً على ذلك، نقدّم نموذجًا جديدًا لمحول التوليد التلقائي المتعدد الأنظار القائم على الانتباه الخفي، والذي يُستخدم في تعلم الميزات المكتسبة، مما يمكّننا من استخلاص ميزات تمييزية في كل زاوية. وقد أظهرت النتائج التجريبية على مجموعتي البيانات القياسيتين CRMI13 وبيانات سلوك الجرذان المُصابة بمرض باركنسون متعددة الأنظار (PDMB) أن نموذجنا يتفوق على التقنيات الرائدة الأخرى، ويتعامل بشكل فعّال مع مشكلة البيانات غير المتوازنة.