人体动作识别技术
人体动作识别算法的快速计算与实时监测技巧
人体动作识别算法的快速计算与实时监测技巧人体动作识别是一种重要的技术，在许多领域都有广泛的应用，例如健身监控、运动训练、医疗辅助等。
而实时监测人体动作需要高效的算法和快速的计算技术。
在本文中，我们将探讨人体动作识别算法的快速计算与实时监测技巧。
一、人体动作识别算法人体动作识别算法通常使用传感器数据来识别人体的动作。
传感器可以是加速度计、陀螺仪、磁力计等。
这些传感器可以采集人体进行动作时产生的数据，然后通过算法对这些数据进行分析和识别。
目前比较常用的人体动作识别算法包括传统的机器学习方法和深度学习方法。
1.传统的机器学习方法传统的机器学习方法常用的有支持向量机（SVM）、k最近邻（kNN）、决策树等。
这些方法通常需要手工提取特征，并对特征进行分类。
例如，在人体动作识别中，可以通过提取加速度数据中的窗口特征、时域特征、频域特征等，然后将这些特征输入到机器学习模型中进行分类。
传统的机器学习方法在人体动作识别中表现不错，但是需要较多的特征工程，计算复杂度较高。
2.深度学习方法深度学习方法在人体动作识别中表现出色，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
这些方法通过端到端的学习方式来学习数据中的特征和模式。
在人体动作识别中，可以将传感器数据直接输入到深度学习模型中，模型可以自动学习到最优的特征表示和分类器。
深度学习方法不需要手工提取特征，计算复杂度较低，表现也很好。
二、快速计算技巧在实时监测人体动作时，快速计算是非常重要的。
以下是一些快速计算技巧：1.使用GPU加速深度学习算法通常需要较大的计算资源来训练和推理。
使用GPU可以显著加速深度学习模型的训练和推理过程。
在实时监测人体动作时，可以通过利用GPU来加速模型推理，提高计算速度。
2.优化模型结构在实时监测中，模型的轻量化和优化是非常重要的。
可以通过剪枝、量化、蒸馏等方法对模型进行优化，减少模型的参数和计算量。
优化后的模型可以更快地进行推理计算，提高实时监测的效率。
如何进行人体动作识别和行为分析
如何进行人体动作识别和行为分析人体动作识别和行为分析是指利用计算机视觉和模式识别技术来识别和理解人体动作的过程。
随着计算机视觉和深度学习技术的发展，人体动作识别和行为分析已经成为了一个研究热点，它在多个领域有着广泛的应用，如智能监控、健康管理、人机交互等。
本文将从人体动作识别和行为分析的技术原理、应用场景和研究趋势等方面进行探讨。
一、技术原理1.1传统方法传统的人体动作识别和行为分析方法通常基于计算机视觉和模式识别的技术。
其基本思路是通过摄像头等设备采集人体的运动信息，然后利用图像处理和特征提取等技术来识别和分析人体的动作。
传统方法一般使用手工设计的特征和分类器来实现人体动作的识别和行为分析，这些特征包括轮廓特征、颜色特征、运动特征等。
但传统方法往往需要大量的人工操作和专业知识，而且对光照、背景干扰等因素比较敏感，导致其在实际应用中存在一定的局限性。
1.2深度学习方法近年来，随着深度学习技术的发展，人体动作识别和行为分析进入了一个新的阶段。
深度学习方法通过构建深层神经网络模型来实现对人体动作的高效识别和行为分析。
深度学习方法通常基于卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等技术，通过端到端的学习来提取和学习人体动作的特征，从而实现对人体动作的自动识别和行为分析。
深度学习方法不仅能够有效地解决传统方法的局限性，而且在大规模数据集上取得了令人瞩目的性能。
二、应用场景2.1智能监控人体动作识别和行为分析技术在智能监控领域有着重要的应用。
通过识别和分析监控视频中的人体动作，可以实现对异常行为的自动检测和预警，例如盗窃、打架、火灾等。
此外，还可以实现对人群行为的统计分析，如人流量统计、人员活动轨迹分析等，为城市管理和安全防范提供有力支持。
2.2健康管理人体动作识别和行为分析技术在健康管理领域也有着广泛的应用。
通过识别和分析人体动作，可以实现对睡眠、运动、饮食等健康行为的监测和评估，为个人健康管理提供定量化的数据支持。
可穿戴设备中的人体动作识别与行为分析技术
可穿戴设备中的人体动作识别与行为分析技术随着科技的不断发展，可穿戴设备逐渐成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
从智能手表到智能眼镜，这些设备通过感知人体动作和分析行为，为人们提供了更多的便利和信息。
人体动作识别是可穿戴设备中的关键技术。
通过搭载传感器和算法，这些设备能够准确地识别和分析人体的动作，例如步行、跑步、坐立等，并实时反馈给用户。
这项技术的实现离不开传感器的精确测量和算法的高效处理。
通常，加速度计、陀螺仪和磁力计等传感器被用于感知人体动作，然后通过机器学习算法对数据进行处理和分析，从而实现对动作的识别和分析。
人体动作识别技术的应用非常广泛。
最常见的应用是健身追踪。
可穿戴设备可以识别用户的运动类型和强度，并据此提供个性化的健身建议。
此外，人体动作识别还可以帮助改善体态和姿势。
许多办公人士长时间保持不良的坐姿，这可能导致腰椎和颈椎的问题。
通过可穿戴设备的行为分析，设备可以提醒用户调整姿势，减少不良的习惯。
除了人体动作识别，行为分析也是可穿戴设备中的重要技术。
通过识别和分析人体的行为模式，设备可以推测用户的情绪、健康和日常习惯等信息。
例如，设备可以分析用户的睡眠习惯，并根据睡眠质量提供相应的建议。
此外，行为分析还可以用于安全和监护目的。
例如，一些可穿戴设备能够检测用户的跌倒，并自动向紧急联系人发送求助信息。
然而，人体动作识别和行为分析技术在可穿戴设备中也面临一些挑战。
首先，准确性是一个重要的问题。
由于人体动作的多样性和复杂性，设备需要具备较高的准确性来满足用户的需求。
此外，能耗也是一个令人关注的问题。
持续的数据采集、分析和传输将消耗大量的电能，这对于电池续航能力提出了更高的要求。
然而，随着技术的不断进步，这些问题正在逐渐得到解决。
新型传感器的出现使得人体动作的测量更加准确和可靠。
同时，机器学习和深度学习等算法的发展也使得行为分析更加准确和智能化。
此外，对于能耗的问题，一些新兴的技术如能量收集和低功耗芯片的应用有望缓解这一问题。
《2024年基于视觉的人体动作识别综述》范文
《基于视觉的人体动作识别综述》篇一一、引言随着计算机视觉技术的快速发展，人体动作识别已经成为智能监控、人机交互、医疗康复等领域的重要研究课题。
基于视觉的人体动作识别技术能够从图像或视频中提取和解析人体动作信息，从而实现对人体行为的自动识别和理解。
本文旨在综述基于视觉的人体动作识别的研究现状，包括相关技术、方法和挑战，以期为后续研究提供参考。
二、人体动作识别的技术基础1. 特征提取：特征提取是人体动作识别的关键步骤，主要目的是从图像或视频中提取出与人体动作相关的特征。
常见的特征包括形状特征、纹理特征、光流特征等。
2. 模型构建：基于提取的特征，构建分类模型进行动作识别。
常用的模型包括支持向量机、隐马尔可夫模型、深度学习模型等。
三、基于视觉的人体动作识别方法1. 基于深度学习的方法：深度学习在人体动作识别中发挥着重要作用，尤其是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的应用。
通过大量数据的训练，深度学习模型能够自动提取和识别人体动作特征。
2. 基于光流的方法：光流描述了图像序列中物体的运动信息，通过计算光流场可以提取出人体动作的动态特征。
基于光流的方法在人体动作识别中具有较高的准确性和实时性。
3. 基于骨骼信息的方法：通过深度相机或立体相机获取人体骨骼信息，进而进行动作识别。
该方法能够更准确地捕捉人体动作的细节，但需要较高的硬件设备支持。
四、人体动作识别的应用领域1. 智能监控：通过人体动作识别技术，可以实现智能监控和安防报警等功能，提高社会安全水平。
2. 人机交互：人体动作识别技术可以应用于虚拟现实、游戏、医疗康复等领域，实现自然、直观的人机交互。
3. 医疗康复：通过分析患者的康复动作，可以帮助医生评估患者的康复情况，为患者提供个性化的康复方案。
五、挑战与展望1. 数据获取与标注：大规模、多样化的数据集对于提高人体动作识别的性能至关重要。
然而，目前公开可用的数据集仍存在数据量不足、标注不准确等问题。
基于深度学习的人体动作识别方法
基于深度学习的人体动作识别方法深度学习作为一种强大的机器学习技术，近年来在各个领域取得了重大突破。
其中，人体动作识别是深度学习技术的一个重要应用领域。
本文将介绍基于深度学习的人体动作识别方法，包括数据预处理、模型构建和训练、结果分析等方面。
一、数据预处理人体动作识别需要大量的标注数据集作为训练样本。
在数据预处理阶段，我们需要对采集到的原始数据进行清洗和标注。
一般而言，人体动作识别可使用传感器获取的关节点信息，如骨骼关节点坐标、速度、加速度等。
这些关键信息需要通过滤波和降噪等技术进行数据处理，以去除异常点和噪声，提高数据质量。
二、模型构建和训练在深度学习中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种常用的模型架构，适用于图像和时间序列数据的处理。
对于人体动作识别来说，时间序列数据是关键，因此，我们可以使用一维卷积神经网络（1D-CNN）来进行模型构建。
1D-CNN的主要思想是通过卷积操作提取时间序列数据中的局部特征，然后通过池化操作将特征进行降维。
模型的输入可以是关节点坐标序列，经过多层的1D-CNN的卷积操作和池化操作后，得到的特征表示可以用于分类任务。
模型的输出层为softmax层，用于输出分类结果。
模型的训练需要一个标注好的数据集，可以通过监督学习的方法进行。
常见的损失函数可以是交叉熵函数，用于评估分类任务的误差。
通过反向传播算法，可以更新模型的参数，使得模型逐渐收敛。
三、结果分析在模型训练完成后，我们需要对其性能进行评价和分析。
常见的性能评价指标包括准确率、精确率、召回率和F1值等。
可以通过混淆矩阵、ROC曲线和AUC值来综合评价模型的性能。
此外，在实际应用中，我们还可以对模型进行优化和改进。
例如，可以使用预训练的模型参数来提高模型的性能，也可以通过调整模型的超参数来选择更合适的模型结构。
最后，基于深度学习的人体动作识别方法在很多领域都有广泛的应用，如体育训练、健康监测、智能安防等。
人体动作识别与预测算法研究
人体动作识别与预测算法研究随着现代科技的不断发展，人类对人体运动的理解和分析能力也在逐渐加强。
人体动作识别与预测技术依靠机器学习、图像处理等多种技术手段，利用计算机对人体动作进行自动识别和分析，为运动员的训练、康复治疗及人机交互提供非常有用的帮助。
一、人体动作识别技术人体动作识别技术可以通过人体姿态估计、视觉信号分析等手段进行。
一般来讲，人体姿态估计分为两步：首先利用计算机处理输入的视频图像，提取出图像中几何概貌的特征值；然后，利用机器学习技术，根据特定的训练集，将特征值映射为一个特定的动作类别。
视觉信号分析则是实现困难，因为它需要对人体进行逐帧分析，依靠图像处理技术来分析并判断出人体实际的动作。
为了实现更高的准确度，人体动作识别技术通常需要结合多种传感器和不同的算法。
其中最常用的传感器是高速相机、深度相机、陀螺仪等，用以采集关于人体动作的各种数据信息，如运动时的位移、速度、加速度、角速度等。
除此之外，人体动作识别技术通常使用的算法有：支持向量机、隐马尔科夫模型、决策树、卷积神经网络等，这些算法都是目前比较成熟的人体动作识别算法。
二、人体动作预测技术人体动作识别技术可以很好地分析和识别出人体的运动状态，但是它并不能预测出人体接下来的动作。
而人体动作预测技术的任务就是尽可能地预测人体接下来的一系列动作。
常见的预测方法有基于统计学的方法和基于机器学习的方法。
基于统计学的方法通常是基于几何模型或者人体神经系统的知识来预测人体下一步的运动，这种方法其实并没有明确的预测方法，而是利用人体动作的统计规律来得到动作的可能性。
相比之下，基于机器学习的方法是一种基于几千甚至上万个相似样本的学习方法。
该方法根据人体运动的历史记录和特征提取技术，通过数据训练和学习，能够针对不同的用户、不同的运动方式和环境，进行精准的动作预测和自适应优化。
三、应用前景从实际应用角度上来看，人体动作识别和预测技术在众多领域都有广泛的应用，如体育训练、康复治疗、智能交互等。
人体行为识别介绍
人体行为识别介绍人体行为识别是指通过分析和识别人体的动作、姿态和行为，实现对个体身份、行为意图和心理状态的判断与识别。
它是一种基于人体动作特征的生物识别技术，可以应用于人机交互、智能安防、健康监控等领域。
本文将介绍人体行为识别的原理、方法和应用。
一、人体行为识别的原理人体行为识别的基本原理是通过分析和提取人体的动作、姿态和行为特征，利用数学模型和机器学习算法进行模式匹配和分类识别。
其基本步骤包括：数据采集、特征提取、模式识别和分类。
具体来说，数据采集可以通过传感器、摄像头等设备获取，然后通过图像处理和计算机视觉技术分析和提取人体的动作特征，如人体的关节点位置、运动轨迹等；接下来，通过机器学习算法对提取的特征进行训练和分类，建立模型。
最后，将实时获取的数据与建立的模型进行匹配和比对，判断和识别人体的行为。
二、人体行为识别的方法1.传感器技术：包括惯性传感器、压力传感器、心率传感器等，可以实时监测和记录人体的动作、姿态和生理信号。
2.图像处理和计算机视觉技术：通过图像分析和处理，提取人体的动作特征，如人体关节点的位置、运动轨迹等。
常用的技术包括背景差分、轮廓检测、模板匹配等。
3.机器学习和深度学习：通过对训练数据进行学习和训练，建立人体行为识别的模型。
常用的算法包括支持向量机、决策树、卷积神经网络等。
三、人体行为识别的应用1.智能安防：通过人体行为识别技术，可以实现对可疑行为的检测和警报。
例如，通过监控摄像头对人体行为进行分析，识别不寻常的行为模式，如盗窃、骚扰等，及时报警。
2.人机交互：人体行为识别可以实现无触控的人机交互方式，提供更加自然和智能的交互体验。
例如，通过对手势的识别，实现手势控制电视、智能家居等设备的操作。
3.健康监控：通过人体行为识别技术，可以对老人、儿童等特殊人群进行健康监护。
例如，通过分析人体的姿态和活动轨迹，判断老人是否跌倒，及时预警和救援。
4.人员管理：人体行为识别可以实现对人员身份和行为的管理。
人体姿态估计与动作识别技术研究
人体姿态估计与动作识别技术研究人体姿态估计与动作识别技术是计算机视觉领域的重要研究方向，其在人机交互、虚拟现实、运动分析、智能监控等众多领域具有广泛的应用前景。
本文将探讨人体姿态估计与动作识别技术的研究进展及其在不同应用场景中的实际应用。
人体姿态估计技术旨在从图像或视频中恢复人体的三维姿态信息，包括身体的关节角度、关节位置等。
该技术的研究挑战在于图像中的遮挡、姿势多样性和动态变化等因素。
近年来，深度学习方法在人体姿态估计技术中取得了重要突破。
基于深度学习的方法可以通过训练大规模的姿态数据集，学习到人体的骨骼结构和属性，并通过反向传播算法优化模型参数，从而实现精确的姿态估计。
例如，卷积神经网络（CNN）被广泛应用于人体姿态估计，而递归神经网络（RNN）则可以对时间序列图像进行建模，进一步提高估计精度。
人体动作识别技术旨在识别和分类人体运动的不同行为，例如行走、跑步、拳击等。
该技术在健身、体育竞技、运动训练等方面具有广泛的应用潜力。
动作识别的关键在于提取有效的动作特征表示，并利用分类算法进行动作分类。
传统的方法主要基于手工设计的特征提取器，例如形状特征、运动轨迹特征等。
然而，这些方法在复杂场景下的性能受限。
近年来，深度学习方法的兴起为动作识别技术带来了革命性的突破。
卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等结构在动作识别中得到了广泛应用，这些网络能够自动学习动作的抽象特征表示，并从大规模的动作数据集中进行训练，极大地提高了动作识别的准确性和鲁棒性。
人体姿态估计与动作识别技术在许多领域中得到了实际应用。
在人机交互领域，人体姿态估计技术可以用于手势识别、姿势控制等，实现更自然、便捷的人机交互方式。
例如，通过识别手势，用户可以简单而直观地与计算机进行交互，实现手势控制的虚拟键盘、手势驱动的游戏等。
在虚拟现实领域，人体姿态估计技术能够追踪用户在虚拟环境中的姿态变化，实现沉浸式的用户体验。
在运动分析领域，人体姿态估计和动作识别技术可以用于智能运动捕捉、动作评估等，帮助运动员改善和优化运动技能。
《2024年基于视觉的人体动作识别综述》范文
《基于视觉的人体动作识别综述》篇一一、引言随着计算机视觉技术的快速发展，人体动作识别技术在许多领域中得到了广泛的应用，如智能监控、人机交互、运动分析、医疗康复等。
基于视觉的人体动作识别是利用图像处理和计算机视觉技术，从视频或图像中提取并分析人体动作信息，从而实现对人体动作的识别和解析。
本文将对基于视觉的人体动作识别的研究现状、关键技术、应用领域以及挑战和未来发展趋势进行综述。
二、人体动作识别的研究现状近年来，基于视觉的人体动作识别技术得到了广泛关注，并在多个领域取得了显著的进展。
该领域的研究主要集中在特征提取、算法优化、数据集构建等方面。
目前，人体动作识别的准确性和实时性都有了显著的提高，为后续的应用提供了有力的支持。
三、关键技术1. 特征提取：特征提取是人体动作识别的关键步骤，主要包括基于手工设计的特征和基于深度学习的特征。
手工设计的特征如HOG、SIFT等，能够提取人体运动的时空信息；而深度学习特征则通过神经网络自动学习数据的特征表示，具有更强的表征能力。
2. 算法优化：针对不同的应用场景，研究人员提出了多种优化算法，如基于深度学习的卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等。
这些算法能够有效地处理时序数据和空间数据，提高人体动作识别的准确性和实时性。
3. 数据集构建：数据集的规模和质量对人体动作识别的性能具有重要影响。
目前，研究人员已经构建了多个大规模的人体动作数据集，如UCF-101、KTH等。
此外，还有一些公开的竞赛平台如Kinetics等，为研究者提供了丰富的数据资源和交流平台。
四、应用领域基于视觉的人体动作识别技术在多个领域得到了广泛应用。
在智能监控领域，该技术可用于监控公共安全、交通监控等；在人机交互领域，该技术可实现自然的人机交互方式；在运动分析领域，该技术可用于运动员的技术分析和训练；在医疗康复领域，该技术可用于患者的康复训练和评估等。
五、挑战与未来发展趋势尽管基于视觉的人体动作识别技术取得了显著的进展，但仍面临一些挑战。
人体动作识别技术在健康管理中的应用
人体动作识别技术在健康管理中的应用一、引言人们在健康管理过程中，需要收集身体运动数据并对其进行分析。
人体动作识别技术是一种能够自动识别人体动作的技术，它可以为健康管理提供基础数据，如步数、卡路里消耗等，更为关键的是，它可以为身体发生异样时提供重要参考数据，发现潜在的心血管疾病等健康问题。
本文将介绍人体动作识别技术及其在健康管理中的应用。
二、人体动作识别技术概述人体动作识别技术是一种利用传感器数据和机器学习算法识别人体动作的技术。
其基本原理是将人体的运动数据转换为数字信号，然后利用机器学习算法从大量的数字信号中自动学习人体的动作。
目前，人体动作识别技术主要包括以下三种类型：1. 基于惯性测量单元的技术这种技术通过安装在身体上的惯性测量单元（Inertial Measurement Unit，IMU）来收集加速度计和角速度计数据，并利用机器学习算法来识别人体的动作。
2. 基于视觉识别的技术这种技术利用摄像机对人体进行拍摄，并通过计算机视觉算法来识别人体的运动。
例如，运动捕捉技术就是一种基于视觉识别的技术。
3. 基于生物电信号的技术这种技术利用电极来测量人体的生物电信号，并利用机器学习算法从该信号中识别人体的动作。
例如，肌电信号是一种生物电信号，可以用于识别人体的运动。
三、人体动作识别技术在健康管理中的应用人体动作识别技术可以为健康管理提供以下方面的应用：1. 身体运动数据收集和分析通过安装在身体上的传感器，人体动作识别技术可以收集身体的运动数据，如步数、运动时间、运动距离、卡路里消耗等等。
这些数据可以为用户提供健康管理的基础数据，让用户了解自己的运动状态是否达到健康标准。
2. 运动习惯分析利用人体动作识别技术，可以分析用户的运动习惯，如运动的时间、地点、运动类型、运动频率等。
这些信息可以为健康管理提供参考和建议。
3. 心血管疾病风险预测人体动作识别技术可以检测身体的运动状态，同时也能检测用户的心跳和呼吸等生命体征。
人物动作识别技术综述
人物动作识别技术综述随着计算机视觉技术的不断发展，人物动作识别技术已经成为一个重要的研究方向。
人物动作识别指的是在视频序列或连续图像序列中，对人物的动作进行自动识别和分类。
这一技术主要应用于人机交互、视频监控等领域。
本文将对当前主流的人物动作识别技术做一综述。
一、传统的人物动作识别技术1.基于人工特征的识别方法传统的动作识别方法主要基于人工提取的特征，如人物的姿态、骨骼角度等。
这种方法需要预定义特征，再进行模式识别，因此具有较高的人工成本。
同时，这种方法的特征提取方式与算法耦合较高，不够灵活。
2.基于模板匹配的识别方法基于模板匹配的人物动作识别方法是将预定义的人物姿态序列、动作序列作为模板，与测试视频序列逐帧进行匹配，通过计算相似度来识别动作类型。
这种方法具有较好的鲁棒性，但是需要提前定义大量的模板，计算成本较高。
二、深度学习在人物动作识别中的应用深度学习技术的出现，为人物动作识别带来了新的思路和方法。
目前，深度学习技术已经成为人物动作识别领域的主流方法。
1.基于卷积神经网络的识别方法卷积神经网络（CNN）是基于深度学习的一种神经网络结构，主要用于图像识别领域。
在人物动作识别领域，CNN被用于从视频序列中提取特征，进而进行动作分类。
该方法能够自动学习特征，避免手动设计特征的不足，同时可有效降低计算复杂度。
2.基于循环神经网络的识别方法循环神经网络（RNN）主要用于处理序列数据，该方法适用于人物动作识别领域。
它能够在识别时考虑到历史信息，对长序列数据拥有较好的处理能力。
此外，RNN还可以与CNN结合使用，以提高数据的表示能力。
三、人物动作识别技术的挑战与展望1.数据集的问题由于人物动作识别领域数据集较少，缺乏足够的标注数据，因此当使用深度学习技术时，容易出现过拟合和欠拟合的现象。
在实际应用中，如何构建充分的数据集，是需要解决的难题。
2.多类别动作的识别问题在现实生活中，人物动作往往是多种动作类型的组合。
人体动作识别方法
人体动作识别方法
人体动作识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其目标是通过分析视频或图像序列，自动识别和分类人体动作。
目前，人体动作识别方法主要可以分为以下几种：
1. 基于模板的方法：首先定义一组代表不同动作的模板，然后通过将输入的视频序列与模板进行匹配来进行动作识别。
这种方法简单直观，但需要预先定义模板，且对相似动作的区分能力较弱。
2. 基于概率统计的方法：将动作表示成一连串的状态序列，每个状态都有自己的表现与动态特征。
然后观察状态间转化规律与时间函数之间的关系，建立转移函数，利用转移函数进行动作识别。
这种方法能够处理更复杂和连续的动作，但计算量较大。
3. 基于深度学习的方法：利用深度学习算法对大量数据进行训练和学习，自动提取和识别动作特征。
基于深度学习的方法是目前最为主流的人体动作识别方法，主要分为基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的方法。
CNN方法适用于静态图像中的动作识别，而RNN方法适用于视频序列中的动作识别。
基于图神经网络（GNN）的方法也受到了关注，该方法将人体骨架的拓扑结构定义为邻接矩阵，使用图结构对骨架序列进行建模提取人体的时空运动特征。
以上内容仅供参考，建议咨询计算机视觉领域专业人士获取更准确的信息。
基于深度学习的人体动作识别技术
基于深度学习的人体动作识别技术近年来，随着深度学习技术的不断发展，人工智能在各个领域的应用也逐渐普及起来。
其中，基于深度学习的人体动作识别技术得以快速的发展和应用于现实生活中。
本文将从人体动作识别技术的基本原理入手，分析其应用场景及优势，并探讨未来发展的趋势。
一、基本原理人体动作识别技术是通过对人体运动的观测和分析，从中提取出相关信息，并辨认出不同的动作类型。
其基本原理是通过深度学习算法对大量的图像数据集进行训练，从而提取出人体姿态、动作模式等特征信息，并将其以数学模型的形式表示出来。
此外，为了提高识别准确率，人体动作识别技术还会结合传感器、摄像头、加速度计等设备，获取更加精准的动作数据。
二、应用场景人体动作识别技术在各个领域的应用非常广泛，尤其是在物流、医疗、娱乐等行业中的应用更为突出。
下面是具体的一些应用场景：1. 物流行业中：人体动作识别技术可以在装卸和贴标签的过程中，实现机器人对人类工人的监督，从而提高物流作业效率。
此外，还可以预防疲劳过度等身体负荷问题。
2. 医疗领域中：人体动作识别技术可以借助传感器、运动捕捉设备等技术手段，对康复患者进行运动训练，以提高患者的康复效果。
3. 娱乐行业中：人体动作识别技术可以应用于虚拟现实游戏中，通过技术手段与游戏中的角色进行互动，增强游戏体验。
三、技术优势相比于传统的人体运动识别技术，基于深度学习的人体动作识别技术有以下几个优点：1. 精准度高：与传统的机器学习技术不同，深度学习技术在处理非线性问题方面具有更强的适应性，能够从图像中提取出更加精准的特征信息，提高识别准确率。
2. 适应性强：传统的人体运动识别技术往往需要定制化的硬件设备，相比之下，基于深度学习的人体动作识别技术可以非常灵活地适应多种设备，并适应多种环境，降低了技术实现的门槛。
3. 应用广泛：基于深度学习的人体动作识别技术在物流、医疗、娱乐等行业中都有着广泛的应用，为行业数字化和智能化提供了良好的支持和保障。
基于神经网络的人体动作识别技术研究
基于神经网络的人体动作识别技术研究人体动作识别技术是计算机视觉领域的重要研究方向之一，其应用广泛涉及到人机交互、体感游戏、监控安防等领域。
在近年来，神经网络作为一种强大的模式识别工具，已经广泛运用于人体动作识别技术的研究中。
本文将从神经网络在人体动作识别中的应用、人体动作识别的方法和挑战以及未来发展方向等方面进行探讨。
一、神经网络在人体动作识别中的应用神经网络是一种用于模拟人脑神经系统的数学模型，具有强大的模式识别能力。
在人体动作识别中，神经网络可以用于学习和识别不同的人体动作模式。
神经网络可以通过学习大量的训练数据，自动提取和学习人体姿态的特征，从而实现对人体动作的识别。
目前，已经有许多研究使用神经网络实现了人体动作识别。
例如，卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种特别适用于图像处理的神经网络模型，在人体动作识别中被广泛应用。
通过卷积神经网络的多层卷积和池化操作，可以有效地提取图像中的空间特征和时间序列特征，从而实现对人体动作的准确识别。
另外，循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）也被应用于人体动作识别领域。
相比于卷积神经网络，循环神经网络可以建立动态时间序列之间的关联，对于识别基于时间序列的人体动作具有优势。
通过使用长短时记忆（Long Short-Term Memory, LSTM）单元，循环神经网络可以捕捉到更长时间范围内的运动特征，提高人体动作识别的准确性。
二、人体动作识别的方法和挑战人体动作识别方法主要包括基于图像的方法和基于深度传感器的方法。
基于图像的方法主要从视频序列或者图像序列中提取特征，并使用分类算法进行动作识别。
基于深度传感器的方法则是通过获取人体的三维关节位置或者骨骼轨迹信息，从而进行动作识别。
然而，人体动作识别面临一些挑战。
首先，人体动作具有多样性和复杂性，同一种动作可能会因为不同的个体、环境和角度等因素而存在多种变化。
《2024年基于视觉的人体动作识别综述》范文
《基于视觉的人体动作识别综述》篇一一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，基于视觉的人体动作识别技术在许多领域中得到了广泛应用。
这种技术可以实现对人体动作的自动识别与理解，对于人机交互、智能监控、体育分析、医疗康复等领域具有重要意义。
本文旨在全面综述基于视觉的人体动作识别技术的研究现状，并展望其未来发展趋势。
二、人体动作识别的基本原理基于视觉的人体动作识别主要通过计算机视觉技术，对人体在空间中的运动轨迹进行捕捉、分析和理解。
其基本原理包括图像采集、特征提取、分类识别等步骤。
首先，通过图像采集设备（如摄像头）获取人体运动的视频或图像序列。
然后，利用图像处理技术提取出人体运动的特征信息，如关节点位置、运动轨迹、速度等。
最后，通过分类器对提取的特征信息进行分类识别，实现人体动作的识别。
三、人体动作识别的关键技术1. 特征提取：特征提取是人体动作识别的关键技术之一。
目前常用的特征包括关节点特征、光流特征、形状特征等。
其中，关节点特征通过检测人体骨骼关键点来描述人体动作，具有较高的准确性。
2. 深度学习：深度学习在人体动作识别中发挥了重要作用。
通过训练深度神经网络，可以自动学习和提取人体动作的复杂特征，提高识别的准确性和鲁棒性。
3. 行为分析：行为分析是对人体动作进行深入理解的过程。
通过分析人体动作的时空关系、运动规律等信息，可以实现对人体行为的全面理解。
四、人体动作识别的应用领域1. 人机交互：基于视觉的人体动作识别可以实现人与计算机之间的自然交互，提高人机交互的便捷性和智能化程度。
2. 智能监控：通过识别和跟踪人体动作，可以实现对公共场所的安全监控和预警。
3. 体育分析：对人体运动进行精确的识别和分析，可以用于运动员的训练和比赛分析，提高运动成绩。
4. 医疗康复：通过分析患者的康复训练过程，可以评估康复效果，帮助医生制定更有效的康复方案。
五、人体动作识别的研究现状与挑战目前，基于视觉的人体动作识别技术已经取得了显著的进展，但在实际应用中仍面临一些挑战。
人体运动动作识别技术研究
人体运动动作识别技术研究随着科技的不断进步和人们对生活质量的要求提高，人们对于体育运动、健身等方面的研究也越来越深入。
在这样的背景下，人体运动动作识别技术应运而生，成为一个备受关注的领域。
该技术将人体运动的动作进行数字化处理，通过计算机等设备对运动动作进行识别和分析，可以在健身、医疗等方面发挥巨大的作用。
一、人类运动动作识别技术的意义1. 健身领域随着健身热潮的不断升温，人们在进行健身过程中对于运动动作的正确性和规范性要求也提高了。
而运动动作识别技术可以通过识别、分析人体运动的各种数据，判断出人体运动的正确性或者错误性，从而改善健身效果，提高健身的安全性。
2. 运动医学领域人体运动动作识别技术可以帮助运动医学的研究者更好地了解人体不同运动动作的特点和要素，从而可以为治疗、康复、预防运动损伤、提高运动能力等方面的工作提供更加准确和有效的指导。
3. 智能家居领域相结合，从而实现智能家居的自动化控制。
例如：当人进入卧室时，自动打开灯光，或者当人进入厨房时，自动启动热水器等。
二、人体运动动作识别技术的原理人体运动动作识别技术的原理是通过传感器等设备对人体运动的数据进行检测、采集，形成数字信号，并对这些信号进行处理，从而识别出人体运动动作的类型、持续时间、速度、力度等参数。
传感器是识别人类运动动作的一种重要设备，它可以接收人体的运动信号，并将其转换为数字信号进行处理和分析。
常见的传感器有惯性传感器、压力传感器、肌电传感器等。
三、人体运动动作识别技术的应用1. 健身助手人体运动动作识别技术可以帮助运动员或健身人群更好地了解和掌握自己的运动动作，进而改善动作的准确性、规范性、科学性和安全性。
通过多传感器的数据采集、处理和分析，系统可以及时反馈训练者的运动状态和运动效果，提高训练效果。
2. 智能家居系统电设备相结合，实现家居设备的自动化控制。
例如：当人进入卧室时，自动打开灯光；当人离开卧室时，自动关闭灯光等。
3. 人机交互通过人体运动动作识别技术，可以将人体动作与电脑等设备做出响应，实现人机交互。
计算机视觉中的人体姿势估计与动作识别技术
计算机视觉中的人体姿势估计与动作识别技术人体姿势估计与动作识别技术是计算机视觉领域的研究热点之一，在人机交互、智能监控、虚拟现实等领域有广泛的应用。
本文将从技术原理、应用场景和发展趋势三个方面介绍人体姿势估计与动作识别技术的相关内容。
一、技术原理人体姿势估计与动作识别技术主要基于计算机视觉和机器学习的方法。
其主要流程包括人体姿势的检测和关键点的定位、姿势估计和动作识别。
首先，在人体姿势的检测和关键点定位阶段，采用深度学习的方法，如基于卷积神经网络（CNN）的方法，通过对训练集进行学习，实现对人体图像中的关键点进行检测和定位。
这些关键点包括头部、手、脚等身体部位的位置。
通过这一步骤，可以得到人体的姿势信息。
其次，在姿势估计阶段，利用关键点的位置信息，结合空间关系和先验知识，确定人体的姿势。
传统的方法通常使用模型匹配或规则基因的方法，如支持向量机（SVM）和隐马尔可夫模型（HMM）。
而当前的先进方法则采用了深度学习的技术，如基于循环神经网络（RNN）的方法，通过学习动作序列的上下文信息，实现对姿势的精准估计。
最后，在动作识别阶段，利用估计得到的姿势信息，根据不同的任务需求，设计相应的动作分类器进行动作识别。
这些分类器可以是传统的机器学习分类器，如支持向量机和随机森林，也可以是深度学习方法，如基于卷积神经网络（CNN）的方法。
通过对大量训练数据进行学习，使计算机能够对动作进行准确分类和识别。
二、应用场景人体姿势估计与动作识别技术在许多领域都有广泛的应用。
以下是一些典型的应用场景：1.人机交互：在虚拟现实、增强现实和游戏等领域，通过人体姿势估计与动作识别技术，可以实现用户与计算机之间的自然交互。
用户可以通过身体动作来控制虚拟角色的行为，从而增强用户体验和沉浸感。
2.智能监控：在视频监控领域，人体姿势估计与动作识别技术可以帮助实时识别和跟踪人体动作，实现安全监控和异常检测。
例如，可以通过检测异常动作来及时报警和采取应急措施，提高监控系统的效果和准确性。
基于多模态数据的人体动作识别技术研究
基于多模态数据的人体动作识别技术研究随着科技的进步，人工智能（AI）技术被广泛应用于许多领域，包括智能交通、智能家居等。
而人体动作识别技术就是人工智能技术的一部分，它的发展对于智能化社会的建设至关重要。
在目前的研究中，基于多模态数据的人体动作识别技术已经成为一个研究热点，因为这种技术对于提高智能化设备的可靠性和精度非常有帮助。
多模态数据包括视觉、音频和动作等多个方面的数据，具有多样性和复杂性。
基于多模态数据的人体动作识别技术利用多模态数据的优势，可以在不同的环境下准确地识别人体运动状态，为未来的智能化设备提供强有力的支持。
在此先介绍两种基于多模态数据的人体动作识别技术，分别为“基于深度神经网络的人体3D动作识别技术”和“基于视觉和惯性传感器的人体动作识别技术”。
首先是基于深度神经网络的人体3D动作识别技术。
该技术利用深度神经网络对人体3D运动进行建模，从而实现对人体动作的识别。
它采用了高分辨率RGB视频、红外线深度图和骨骼运动信息等多模态数据，通过深度学习算法从中提取出有用的特征，再进行动作分类识别。
这种技术不仅可以精确地识别人体动作，而且可以实现实时处理。
此外，该技术还具有应用范围广泛的特点，可以应用于各种领域，如健身、体育、医疗等。
其次是基于视觉和惯性传感器的人体动作识别技术。
这种技术结合了视觉和惯性传感器的信息，从而提高人体动作识别的准确性和稳定性。
具体地，它通过计算传感器和摄像头的数据，从中提取出有用的特征，并利用机器学习算法进行动作分类和识别。
这种技术可以广泛应用于体育、健身、军事等领域，是未来智能设备必不可少的核心技术。
以上介绍了两种基于多模态数据的人体动作识别技术，它们都具有精度高、应用范围广泛等特点。
但是，当前技术的局限性和挑战也非常明显。
首先，数据量缺乏，数据集的收集和标注均需要耗费大量的人力物力。
其次，运动分类算法的选择和优化都是非常复杂和困难的，需要更多的研究和探索。
最后，实时性和鲁棒性的提高也是当前研究的瓶颈。
基于深度学习的人体动作识别与分析技术研究
基于深度学习的人体动作识别与分析技术研究随着深度学习技术的快速发展，人体动作识别与分析成为了计算机视觉领域的一个重要研究方向。
人体动作识别与分析技术可以应用于各个领域，如视频监控、智能交通、人机交互等，在提高生活质量和工作效率方面具有广泛的应用前景。
人体动作识别与分析的目标是通过对人体动作的理解和分析，实现对人体行为的自动识别和推断。
这项技术的核心挑战在于如何从给定的视频序列中准确地提取出人体的动作信息，并将其与预定义的行为类别进行匹配。
目前，基于深度学习的方法在人体动作识别与分析方面取得了显著的进展。
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其中深层的神经网络可以自动地从数据中学习和提取特征。
在人体动作识别和分析中，深度学习可以帮助我们构建端到端的模型，从而避免了手工设计特征和分类器的繁琐过程。
通过深度学习，我们可以利用更多的训练样本和更复杂的网络结构来提高模型的性能。
在深度学习的框架下，人体动作识别与分析通常可以分为两个关键步骤：特征提取和动作分类。
特征提取是指从原始视频数据中提取出能够反映人体动作信息的特征表示。
不同的特征表示方法会对最终的识别结果产生影响。
常用的特征提取方法包括时空特征、姿态特征和姿态-运动特征等。
动作分类是指通过学习各个行为类别的模型，将提取出的特征与行为类别进行匹配，从而实现人体动作的识别。
常见的动作分类算法包括支持向量机、深度神经网络和循环神经网络等。
为了进一步提高人体动作识别与分析的性能，研究者们也不断地提出新的方法和模型。
例如，多模态融合方法将视频数据与其他传感器数据（如骨骼数据或语音数据）进行融合，从而提高动作识别的准确性。
时序注意力机制可以帮助模型聚焦于视频序列中最关键的时刻，以提高动作分类的性能。
此外，生成对抗网络可以通过生成逼真的合成动作样本来扩充训练数据，从而提升模型的鲁棒性和泛化能力。
然而，人体动作识别与分析仍然存在一些挑战。
首先，由于人体动作具有多样性和变化性，很难设计出一个通用的模型来适应各种复杂的动作场景。
基于视觉的人体动作识别技术研究
基于视觉的人体动作识别技术研究随着计算机视觉和深度学习技术的快速发展，基于视觉的人体动作识别技术逐渐成为一个颇具研究价值和应用前景的领域。
人体动作识别是指通过计算机视觉技术对人体在不同动作状态下的姿态和动作进行自动化识别和分类的过程。
基于视觉的人体动作识别技术主要利用智能摄像头、传感器等设备采集人体运动的图像或视频数据，并通过计算机视觉算法来提取和分析这些数据，从而实现对人体动作的识别和分类。
这种技术的研究和应用对于人机交互、智能监控、虚拟现实等领域具有重要意义。
在基于视觉的人体动作识别技术中，最常用的方法是使用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
这些算法通过训练大量的标注数据，可以学习到不同人体动作的特征和模式，从而实现对人体动作的准确识别。
此外，还可以结合其他技术，如姿态估计、运动轨迹分析等，进一步提高人体动作识别的准确度和稳定性。
基于视觉的人体动作识别技术已经在多个领域得到应用。
例如，在体育训练中，可以通过对运动员的动作进行实时监测和分析，提供针对性的指导和训练建议。
在智能安防领域，可以通过检测和识别人体的异常动作，实现对潜在威胁的及时预警和处理。
在虚拟现实领域，可以通过对用户的动作进行实时捕捉和识别，实现更加自然和沉浸式的交互体验。
尽管基于视觉的人体动作识别技术在多个领域都取得了一定的研究进展和应用成果，但仍存在一些挑战和问题。
例如，人体动作的多样性和复杂性使得对其进行准确识别和分类变得困难。
此外，动作识别的实时性和鲁棒性等方面也需要进一步提高。
因此，未来的研究方向可以集中在改进算法的准确度和效率，拓展动作识别的应用场景等方面。
总之，基于视觉的人体动作识别技术在计算机视觉和深度学习领域具有广泛的研究和应用前景。
通过不断改进算法和提高系统的性能，可以使得人体动作识别技术在各个领域发挥更大的作用，为人们的生活和工作带来更多的便利和创新。
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本文将分别从动作识别特征、动作识别方法、 相关国际竞赛与常用数据库、研究难点与可能的发
图 1 几种动作识别中用到的静态特征
展方向等方面来阐述该领域目前的研究现状。
静态特征主要描述的是人体目标的尺寸、颜色、 边缘[5] 、轮廓、形状[6] 和深度[9] 等。静态特征可以
论文在线发布号 No.7
胡琼等：人体动作识别综述
提时空特征
轨迹 时空形状、时空兴趣点、时
前 描述性特征
空上下文 属性、场景、物体、姿态
[19] [14] [16] [18] [20] [21] [22] [23] [25] [27] [28] [30]
[34] [35] [36]
在 2.1 静态特征
线
出
近年来，人体动作识别的研究任务也在逐步地 发展，对计算机视觉领域提出了一些新的挑战。从
3
较好的表示出人体目标的整体信息，可为动作识别
提供有用线索。例如：人体轮廓（Contour）可以表
示当前人体目标的基本形状。
Carlsson 配来完成动作识别 [5] ，其中，形状信息是以通过 Canny 边缘检测器检
测到的边缘数据来表示的（图 1 (a)）。这种方法能够
recognition, machine learning and artificial intelligence with wide applications in video surveillance, video retrieval,
在 human-computer interaction, virtual reality, health care, etc. In this paper, we analyze the state-of-the-arts and
human action recognition are presented.
出 Key words Computer Vision; Pattern Recognition; Visual Feature Extraction; Human Action Recognition
1 引言
版 生。面对海量涌现的视频数据，如何去自动获取、
提 2)(University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190)
前 Abstract Visual Human Action Recognition is a universal hot topic of image processing, computer vision, pattern
《容忍图像和样本之间一定程度的形变且能够准确识
别不同人体姿态形成的极度相似的形状。Cheung 等
计 将传统的仅适用于静态对象的 SFS（Shape from
Silhouette）方法扩展到做刚体运动的对象[6] ，并进
图 2 密集光流特征[15]
算 一步将其扩展到铰接体对象上（图 1 (b)），用于获取
》 为主题内容之一。 目前， 基于视觉的人体动作识别的处理方法大
动态特征
深度 光流、速度、速率、方向、
[11] [10] [12] [17]
体可分为三类： 即非参数方法、立方体分析方法以 及参数化时间序列分析的方法[1] 。非参数方法通常 从视频的每一帧中提取某些特征，然后用这些特征 与预先存储的模板(template)进行匹配；立方体分析 方法不是基于帧的处理，而是将整段视频数据看作 是一个三维的时空立方体进行分析；而参数化时间 序列分析的方法对运动的动态过程给出一个特定的 模型，并通过对训练样本数据的学习获得每一类动 作特定的模型参数，其中比较常用的模型包括：隐 马尔可夫模型(HMMS, Hidden Markov Models)，线 性动态系统(LDSs, Linear Dynamical Systems)等。
提 通过静态特征，可以获取目标的很多有用信息，
但边缘与轮廓信息的获取并不容易，尤其在背景复
描述密集光流特征[15] 。 然而，光流特征的准确获取本身是一个很棘手
杂，运动对象较多的场景中尤为困难。因而有很多 研究者尝试新的研究思路，不再进行目标分割、目
前 的问题，即便是目前最好的光流计算算法，也存在
着噪声，同时计算复杂度高，因此研究者开始尝试
(a) 边缘形状[5]
版(b) SFS[6]
早期受限条件下(constrained settings)简单动作的识
别 逐 步转 向了 对真 实自然 场 景下 (videos “ in the
wild”)复杂动作的识别；从对单人动作识别的研究
自然地过渡到对交互动作甚至是大规模群体动作识 别的研究。
(c) 旋转图像[4]
常见的形状、轨迹、光流、局部时空兴趣点等 特征可以分为以下四类（如表 1 所示）：基于轮廓和 形状的静态特征，基于光流或运动信息的动态特征， 基于时空立方体的时空特征以及描述性特征。
表 1 动作识别中常用特征分类表
类别
形式
代表文章
静态特征
大小、颜色、轮廓、形状、 [4] [5] [6] [7] [8] [9]
分析其中包含的内容就成为一个亟待解决的问题。
大多数视频记录的都是作为社会活动主体的人
随着视频获取设备和宽带网络的快速普及和发 的活动，不论是从安全、监控、娱乐，还是个人存
展，视频已成为信息的主要载体，且视频数据的数 量呈爆炸式增长，每时每刻都会有大量新的内容产
档的角度，对视频中人体动作识别进行研究具有重 要的学术和应用价值[1] 。基于视觉的人体动作识别
advances of this field from perspectives of feature extraction, action recognition methods as well as benchmark
线 datasets and competitions. In addition, the problems, difficulties, challenges and valuable future directions of
标检测和目标跟踪，而是从视频中直接提取运动信 息。
在 对特征点进行跟踪。Matikainen 发现仅仅是用简单
的 KLT 跟踪器，能够实现用比计算光流更少的复杂
2.2 动态特征 运动信息一直被认为是计算机视觉中非常重要
线 度比较鲁棒地在较长的时间区间内跟踪一系列特征
点[16] 。Messing 等提出一种关键点运动历史的特征
状。
机
学 关键词 计算机视觉、模式识别、视觉特征提取、人体动作识别
中图法分类号 TP391
DOI 号：
报 A Survey on Visual Human Action Recognition 》 HU Qiong1), QIN Lei1), HUANG Qing-Ming1, 2)
1)(Key Laboratory of Intelligent Information Processing, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190)
摘要
计基于视觉的人体动作识别是图像处理、计算机视觉、模式识别、机器学习、人工智能等多个学科的交叉研究课题，
算 在视频监控、视频检索、人机交互、虚拟现实、医疗看护等领域具有深远的理论研究意义和很强的实用价值。本文从特征提
取的方法、动作识别的方法、相关国际竞赛与常用数据库、研究难点与可能的发展方向等方面详细阐述该领域目前的研究现
的线索，早在 1973 年 Johansson 通过经典的移动光 斑实验 (Moving Light Display) 心理物理学实验，证 实了仅通过观察连接在人体关节处的灯光信息，人 能够准确识别出走、跑、上楼梯等动作，甚至能够 从步态信息中识别出演员的性别和身份[10] ，预示了
第 36 卷 2013 年 论文在线发布号 No.7
计算机学报 CHINESE JOURNAL OF COMPUTERS
Vol. 36 2013 Article Online No.7?
基于视觉的人体动作识别综述
胡琼 1), 秦磊 1), 黄庆明 1), 2)
《
1)(中国科学院智能信息处理重点实验室, 中国科学院计算技术研究所, 北京 100190) 2)(中国科学院大学，北京 100190)
——————————————— 收稿日期：2011年9月30日；最终修改稿收到日期：2013年6月27日 .本课题得到国家重点基础研究发展计划(973计划)项目课题(2009CB320906)、国 家自然科学基金(61025011, 61133003, 61035001, 61003165)、北京市自然科学基金(4111003)资助. 胡琼，女，1986年生，博士生（Rutgers, The State University of New Jersey），主要研究领域为计算机视觉与模式识别，qionghu2006@. 秦磊(通讯作者)，男，1977年生，博士， 副研究员，计算机学会(CCF)会员（E200021256M）,主要研究领域为计算机视觉与模式识别，qinlei@. 黄庆明，男，1965年生，博士，教 授，博士生导师，国家杰出青年科学基金获得者，主要研究领域为多媒体分析、图像处理、计算机视觉、模式识别等,qmhuang@. 手机号码:13810746437, E-mail:qinlei@
《首先是从图像帧中检测运动信息并提取底层特征；
然后是对行为模式或是动作进行建模；最后是建立
计 底层视觉特征与动作行为类别等高层语义信息之间
的对应关系。
算 早在上个世纪 70 年代末期，Marr 提出计算机
视觉理论[3] ，将整个视觉感知过程划分成底层、中