动作识别与行为理解综述
基于视频的人体异常行为识别与检测方法综述
基于视频的人体异常行为识别与检测方法综述一、本文概述随着视频监控技术的广泛应用和技术的快速发展，基于视频的人体异常行为识别与检测已成为当前研究的热点和难点问题。
该技术旨在通过分析监控视频，自动检测并识别出人体的异常行为，如暴力行为、跌倒、异常行走姿势等，从而为安全监控、智能监控等领域提供有效的技术支持。
本文旨在综述基于视频的人体异常行为识别与检测技术的研究现状、发展趋势以及面临的挑战，以期为后续研究提供参考和借鉴。
本文首先介绍了基于视频的人体异常行为识别与检测的基本概念和研究意义，阐述了该技术在安全监控、智能交通、医疗护理等领域的应用价值。
接着，本文综述了近年来国内外在该领域的研究进展，包括基于传统图像处理的方法、基于机器学习的方法以及基于深度学习的方法等。
在此基础上，本文分析了各种方法的优缺点，并指出了当前研究中存在的问题和挑战。
本文展望了基于视频的人体异常行为识别与检测技术的发展趋势和未来研究方向，以期为相关领域的研究人员提供有益的参考和启示。
二、人体异常行为识别与检测的基本理论人体异常行为识别与检测是计算机视觉和领域的重要研究方向，其基本理论涉及多个学科的知识。
本部分将介绍人体异常行为识别与检测的基本理论，包括人体行为的表示、特征提取、行为分类与识别以及异常检测的基本原理。
人体行为的表示是实现异常行为识别与检测的基础。
人体行为可以通过多种方式表示，如时空轨迹、姿态序列、骨骼点运动等。
这些表示方法旨在捕捉人体行为的时空特性和动态变化，为后续的特征提取和分类提供基础。
特征提取是行为识别与检测的关键步骤。
通过对人体行为的表示进行特征提取，可以提取出行为的关键信息，如运动模式、姿态变化、行为速度等。
这些特征对于区分正常行为和异常行为至关重要。
常见的特征提取方法包括时域分析、频域分析、运动轨迹分析、姿态分析等。
接下来，行为分类与识别是异常行为检测的核心环节。
通过利用机器学习、深度学习等分类算法，将提取出的特征输入到分类器中，实现对人体行为的分类与识别。
人体活动识别研究现状综述
人体活动识别研究现状综述作者：徐越来源：《电脑知识与技术》2020年第14期摘要：人体活动识别（HAR）可以为许多不同的应用程序（例如医疗、安全和娱乐）提供基础服务，因此它越来越成为研究的热点。
由于其重要性，已经开发了大量的HAR系统。
通常，这些系统利用各种感知方式来获取与活动有关的信息，然后使用这些信息来推断人类正在进行的活动。
在本文工作中，审查了不同类型的HAR技术并对每种类型的系统的其主要技术，特征，优势和局限性进行了讨论和总结。
最后指出了HAR的主要研究挑战和研究方向。
关键词：人机交互;普时计算;活动识别中图分类号：TP18 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2020）14-0221-021引言根据感知活动的实现方法，现有的相关工作可以大致分为两类：一种是传统的活动识别方法，其利用各种传感器，如物理传感器、摄像头等;另一种方法是利用WiFi、RFID等无线信号的人体活动识别技术。
接下来，对这两种类别分别进行详细介绍。
2传统活动识别方法日常生活中，用户通过佩戴诸如运动手表，运动手环等传感器的方式来记录人体运动，大多数广泛使用的基于运动感测的方法需要将传感器放置在移动的身体部位上（例如，用于分析基于腿部的健身房锻炼，传感器需要放置在腿上）。
这些基于数字设备的活动识别方法有其局限性：其一，用户需要无时无刻携带传感设备，这造成了用户穿戴的不便，还会影响运动的体验;其二，人体运动的识别受限于一系列狭窄的活动，例如，腿部的加速度计将无法感知手臂运动。
虽然SizhenBianvl等人提出的基于人体电容的运动识别系统，描述了人体与环境之间无处不在的电耦合背后的物理原理：当设备连接到不直接参与活动运动的身体部位时，也可识别人体运动。
但其仍无法克服用户佩戴麻烦的问题。
另一种传统方法是利用基于视频图像的计算机视觉技术来进行活动感知嘲。
视觉是人类获取信息的一个重要手段：基于计算机视觉的人体行为识别技术，通过对视频图片的分析，提取人体运动信息。
《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。
体育视频中动作识别技术研究综述
第１３卷㊀第１１期Ｖｏｌ．１３Ｎｏ．１１㊀㊀智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ㊀㊀２０２３年１１月㊀Ｎｏｖ．２０２３㊀㊀㊀㊀㊀㊀文章编号：２０９５－２１６３（２０２３）１１－０００１－１３中图分类号：ＴＰ３９１文献标志码：Ａ体育视频中动作识别技术研究综述游义平１，季云峰２（１上海理工大学健康科学与工程学院，上海２０００９３；２上海理工大学机器智能研究院，上海２０００９３）摘㊀要：随着中国成功举办多项国际体育赛事以及互联网短视频平台的兴起，视频数据呈爆炸式增长，且体育运动越来越受到人们的关注，体育视频中的动作识别成为计算机视觉研究的一大热点问题㊂本文综述了体育视频中动作识别技术现有应用与研究方法，第一部分回顾了近年来动作识别在体育赛事中的应用现状，将其归纳为辅助判罚㊁精彩动作集锦㊁体育新闻自动生成㊂第二部分总结了体育视频动作识别相关数据集㊂第三部分回顾了近年来动作识别在体育视频中的实现方法，将其总结为基于传统手工特征的算法和基于深度学习的算法，基于深度学习的算法将其归纳为基于２Ｄ模型㊁基于３Ｄ模型㊁基于双流／多流模型㊁基于Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ模型，并总结了各模型的优缺点㊂最后，讨论了体育视频动作识别的难点与挑战㊂关键词：动作识别；深度学习；体育运动ＡｒｅｖｉｅｗｏｆｒｅｓｅａｒｃｈｏｎａｃｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｉｎｓｐｏｒｔｓｖｉｄｅｏＹＯＵＹｉｐｉｎｇ１，ＪＩＹｕｎｆｅｎｇ２（１ＳｃｈｏｏｌｏｆＨｅａｌｔｈＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｈａｎｇｈａｉｆｏｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０００９３，Ｃｈｉｎａ；２ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＭａｃｈｉｎｅＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｈａｎｇｈａｉｆｏｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０００９３，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＷｉｔｈｔｈｅｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌｈｏｓｔｉｎｇｏｆｍａｎｙｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌｓｐｏｒｔｓｅｖｅｎｔｓｉｎＣｈｉｎａａｎｄｔｈｅｅｍｅｒｇｅｎｃｅｏｆＩｎｔｅｒｎｅｔｓｈｏｒｔｖｉｄｅｏｐｌａｔｆｏｒｍｓ，ｖｉｄｅｏｄａｔａｉｓｅｘｐｌｏｄｉｎｇａｎｄｓｐｏｒｔｓａｒｅｇｅｔｔｉｎｇｍｏｒｅａｎｄｍｏｒｅａｔｔｅｎｔｉｏｎ．Ａｃｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｉｎｓｐｏｒｔｓｖｉｄｅｏｈａｓｂｅｃｏｍｅａｈｏｔｔｏｐｉｃｉｎｃｏｍｐｕｔｅｒｖｉｓｉｏｎｒｅｓｅａｒｃｈ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｒｅｖｉｅｗｓｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄｒｅｓｅａｒｃｈｍｅｔｈｏｄｓｏｆａｃｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｎｓｐｏｒｔｓｖｉｄｅｏ，ａｎｄｔｈｅｆｉｒｓｔｐａｒｔｏｆｔｈｉｓｐａｐｅｒｒｅｖｉｅｗｓｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｓｉｔｕａｔｉｏｎｏｆａｃｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｉｎｓｐｏｒｔｓｅｖｅｎｔｓｉｎｒｅｃｅｎｔｙｅａｒｓ，ａｎｄｓｕｍｍａｒｉｚｅｓｔｈｅｍａｓａｕｘｉｌｉａｒｙｐｅｎａｌｔｙ，ｈｉｇｈｌｉｇｈｔａｃｔｉｏｎｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ，ａｎｄａｕｔｏｍａｔｉｃｓｐｏｒｔｓｎｅｗｓｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｓｅｃｏｎｄｐａｒｔｓｕｍｍａｒｉｚｅｓｔｈｅｄａｔａｓｅｔｓｒｅｌａｔｅｄｔｏｓｐｏｒｔｓｖｉｄｅｏａｃｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．Ｔｈｅｔｈｉｒｄｐａｒｔｒｅｖｉｅｗｓｔｈｅｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｏｆａｃｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｉｎｓｐｏｒｔｓｖｉｄｅｏｉｎｒｅｃｅｎｔｙｅａｒｓ，ｓｕｍｍａｒｉｚｅｓｔｈｅｍａｓｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｍａｎｕａｌｆｅａｔｕｒｅ－ｂａｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｓａｎｄｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇ－ｂａｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，ａｎｄｔｈｅｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇ－ｂａｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｓａｒｅｃａｔｅｇｏｒｉｚｅｄａｓ２Ｄｍｏｄｅｌ－ｂａｓｅｄ，３Ｄｍｏｄｅｌ－ｂａｓｅｄ，ｔｗｏ－ｓｔｒｅａｍ／ｍｕｌｔｉ－ｓｔｒｅａｍｍｏｄｅｌ－ｂａｓｅｄ，ａｎｄＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒｍｏｄｅｌ－ｂａｓｅｄ，ａｎｄｓｕｍｍａｒｉｚｅｓｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓａｎｄｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｅａｃｈｍｏｄｅｌ．Ｔｈｅｆｉｎａｌｐａｒｔｄｉｓｃｕｓｓｅｓｔｈｅｄｉｆｆｉｃｕｌｔｉｅｓａｎｄｃｈａｌｌｅｎｇｅｓｏｆｓｐｏｒｔｓｖｉｄｅｏａｃｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ａｃｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ；ｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇ；ｓｐｏｒｔｓ基金项目：国家自然科学基金（６１７７３０８３）；上海市浦江人才计划（２０１９ＰＪＤ０３５）；上海市人工智能创新发展专项；上海市引进海外高层次人才工作专项；上海高校特聘教授（东方学者）计划㊂作者简介：游义平（１９９７－），男，硕士研究生，主要研究方向：动作识别；季云峰（１９９０－），男，博士，讲师，主要研究方向：乒乓球机器人㊂Ｅｍａｉｌ：ｙｉｐｉｎｇｙｏｕ９１９＠１６３．ｃｏｍ㊂收稿日期：２０２２－１１－１６０㊀引㊀言当前，随着４Ｇ㊁５Ｇ通信技术的发展，视频数据已经成为当下互联网传播信息的重要载体，视频动作识别成为了计算机视觉领域的热门研究方向㊂相对于图像分类方向，视频中的动作识别根据挑战性去识别视频中的动作信息，需要综合运用多个学科的交叉知识㊂特别是体育视频中的动作识别，由于体育视频中的动作具有时间上的高依赖性，在处理这类视频时，需要算法设计者更好地聚合动作空间维度和时间维度上的信息㊂同时，体育视频更多地出现在专业赛场上，因拍摄条件的不同，拍摄视角和拍摄现场的光线与物体的遮挡都将给动作识别带来一定的困难㊂另有研究指出，视频中包含的信息量远丰富于图像中的信息量，因此，如何消除视频中的冗余信息，捕获并利用视频的中重要信息，成为了基于视频的体育动作识别中的一个难点领域㊂基于视频的动作识别研究综述近年来已经有一定进展［１－４］，但这些文献［１－４］对当前基于深度学习的视频中的动作识别算法进行了总结分析，但关注一些通用人体动作识别数据集，如ＵＣＦ１０１㊁ＨＭＤＢ５１等㊂本文将对在体育视频数据集上做出评估的一些动作识别算法进行研究综述，同时，本文还列举了体育视频动作的应用与数据集㊂希望本文能对广大研究体育动作识别的科研人员有一定的启示作用㊂１㊀应用体育视频动作识别作为视频分析的主要研究热点之一，分析视频中出现的动作对理解体育运动十分重要，其应用领域也十分广泛，从评估运动员的表现到为用户量身定制的智能设备㊂大量的研究工作以体育运动数据集［５－１３］为基础㊂学者们在这方面做了许多研究㊂１．１㊀辅助训练体育视频数据集中包含了大量比赛和训练的片段历史记录，是教练员和运动员分析和提取技战术的良好信息来源㊂视频动作识别作为一种分析运动员技战术的有效方法之一，可以提供一种直接的方法获取动作，而这些动作的组合与获胜的策略有良好的关联㊂因此，将动作识别应用在体育视频中，既可以指导运动员的训练，又可以帮助教练员制定训练与比赛计划㊂文献［１４］提出了一种可以识别冰球运动员的姿势和行为的动作识别沙漏网络（ＡＲＮＨ），这有助于教练评估球员的表现㊂文献［１５］阐述的体育ＡＩ教练系统，可以根据视频序列提供个性化的运动训练体验㊂动作识别是人工智能在教练系统中支持复杂视觉信息提取和总结的关键步骤之一㊂１．２㊀辅助判罚体育比赛中偶因裁判误判引发双方争议，国内外赛事主办方和各运动团队纷纷借助人工智能技术来提升比赛判罚的科学性㊂文献［１６］提出了一个虚拟参考网络来评估跳水动作的执行情况㊂这种方法是基于视觉线索以及序列中的身体动作㊂同样对于跳水运动，文献［１７］提出了一个可学习时间－空间特征的模型，用来评估相关运动，从而提高动作评估的准确性㊂文献［１８］提出了一个体育裁判员培训系统，该系统采用了一个深度信念网络来获取高质量的手势动作，以此来判断裁判员是否发出了正确的裁判信号㊂１．３㊀精彩动作集锦体育视频中的精彩动作分割和总结受到体育爱好者的追捧，同时拥有着巨大的市场前景㊂完成精彩动作集锦的基础就是依靠动作识别技术处理好各种高光动作㊂文献［１９］提出了一种自动高光检测方法来识别花样滑冰视频中的时空姿态㊂该方法能够定位和拼接花样滑冰动作㊂花样滑冰中的跳跃动作作为最吸引人的基本内容之一，常出现在精彩动作集锦之中㊂文献［２０］的主要工作是识别三维跳跃动作和恢复视觉效果不佳的动作㊂文献［２１］将视频亮点看作是一个组合优化问题，并将识别动作的多样性作为约束条件之一㊂这项工作在一定程度上提高了多样性动作识别的准确性，精彩动作集锦的质量有了极大的改善㊂１．４㊀体育新闻自动生成体育比赛直播中的新闻信息以比赛中的实况数据为信息源，通过网络平台传播向广大体育粉丝及时转播比赛实况㊂现有的体育新闻系统通常采用比赛中的统计数字，如足球比赛中的射门数㊁角球数和任意球数，然后用文字来描述这些信息［２２－２３］，但大多数情况下这些文字还是依靠体育新闻记者人工撰写，既耗时㊁还费力㊂而应用视频动作识别和文字描述图像［２４－２８］技术，可以直接从视频中生成文字描述，进而自动生成专业的体育新闻㊂但想要提升自动生成的新闻的质量，仍需对运动员的动作进行更好的识别，而更优的识别结果，可以给自动生成的新闻带来更好流畅性和准确性㊂２㊀体育动作识别相关数据集在体育视频动作识别研究领域，基于视频预处理和网络结构的改进方法越来越多，但是不同的网络框架也需要一个共同的数据集来衡量性能的优劣㊂目前体育视频动作识别领域还缺少共同的数据集，本文将会总结体育视频动作识别存在的数据集，供后续研究人员参考㊂２．１㊀乒乓球运动相关数据集ＴＴＳｔｒｏｋｅ－２１［２９］由１２９个自我录制视频段组成，每段视频采用１２０帧相机录制，视频总时长为９４ｈ㊂该数据集的标注工作由法国波尔多大学体育学院的相关专家与学生完成㊂该数据集共划分了发球反手旋㊁反手拦网㊁正手推挡㊁正手回环等２１类专业乒乓击球动作，并可应用于乒乓球击球动作识别的综合研究中㊂需要说明的是，由于此数据集尚未完成对被录制者的隐私保护，从事相关研究的工作者只能从法国波尔多大学处获得部分完成隐私标注的数据集㊂２智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第１３卷㊀文献［３０］中的数据集总共收集了２２１１１个视频片段，这些视频片段由１４名职业乒乓球运动员做出的１１种基本击球动作组成㊂ＳＰＩＮ［３１］提供了一个分辨率为１０２４ˑ１２８０㊁帧率为１５０帧／ｓ的视频数据集，视频总时长为５３ｈ，视频中每帧乒乓球的位置用边框标注，每个运动员的骨骼关节点也使用热图标记㊂该数据集可用在基于球的运动轨迹和球员姿态的跟踪㊁姿态估计和旋转预测等多项任务中㊂ＯｐｅｎＴＴＧａｍｅｓ［１７］视频采样帧率为１２０帧／ｓ，该数据集包含了３８７５２个训练样本㊁９５０２个验证样本和７３２８个测试样本，视频总时长为５小时，每个动作样本被标注为乒乓球击球动作㊁如正面击打㊂ＯｐｅｎＴＴＧａｍｅｓ中的每个动作样本还对该动作发生前４帧㊁结束后１２帧处运动员以及记分牌做了标注，故此数据集可用于语义分割㊁乒乓球的跟踪和击球动作的分类㊂Ｐ２Ａ［３２］数据集从世乒赛和奥运会乒乓球比赛的转播视频中收集了２７２１个视频片段，视频总时长为２７２ｈ㊂该数据集包含１４类乒乓球击球动作类型㊂数据集的标注由职业乒乓球运动员和裁判员共同完成㊂同时对每一个动作样本的起始和结束时间做了精准的标注，该数据集用在动作定位和动作识别任务上㊂Ｐ２Ａ作为目前已知数据量最大㊁且标注最规范的数据集，将吸引更多研究者在乒乓球动作识别领域开发新的动作识别算法㊂２．２㊀网球运动相关数据集网球运动也是一项倍受欢迎的运动，吸引了众多学者进行研究㊂网球动作时间间隔短，而且密集，大多数动作的间隔不到５帧，对模型识别动作的快速性提出了很高的要求［３３］㊂文献［３４］中为评估网球比赛中球员的动作制作了一个数据集，数据集来源于澳大利亚网球公开赛女子比赛㊂该数据集对球员的位置和动作起始与结束时间做了标注㊂主要将网球击球动作分类了３类：击球㊁非击球和发球㊂这是一个相对较小的数据集，且运动模糊性较高，是一个具有挑战性的数据集㊂ＴＨＥＴＩＳ［１３］由８３７４段自录视频组成，包含了５５位运动员做出的１２类网球动作：４类反手击球㊁４类正手击球㊁３类发球和扣杀球㊂视频总时长为７ｈ１５ｍｉｎ，除了ＲＧＢ视频外，ＴＨＥＴＩＳ还提供了１９８０个深度视频㊁１２１７个２Ｄ骨架视频和１２１７个３Ｄ骨架视频，因此可以用于开发多种类型的动作识别模型㊂ＴＥＮＮＩＳＥＴ［３３］包含了超过４０００个动作样本，每个样本都采用了帧级别的标注㊂该数据集包含了６类网球动作：近右击球（ＨｉｔＮｅａｒＲｉｇｈｔ）㊁近左击球（ＨｉｔＮｅａｒＬｅｆｔ）㊁远右击球（ＨｉｔＦａｒＲｉｇｈｔ）㊁远左击球（ＨｉｔＦａｒＬｅｆｔ）㊁近发球（ＳｅｒｖｅＮｅａｒ）㊁远发球（ＳｅｒｖｅＦａｒ）和其他类㊂同时，该数据集还对击球动作标注了文本信息，如快速发球是亮点，这可拓展至视频新闻生成任务中㊂２．３㊀足球运动相关数据集ＩＳＳＩＡ［１０］为研究足球运动员的检测与跟踪而提出的数据集，数据集由覆盖整个足球场的６台分辨率为１９２０ˑ１０８０㊁帧率为２５帧／ｓ的摄像机录制，该数据集共标注了１８０００帧，是一个小型足球运动数据集㊂由于足球运动中共有２２名球员和３名裁判员，因此，制作此数据集面临着需标记多个目标的情况，给数据集标签的制作带来了不小的挑战㊂Ｓｏｃｃｅｒ［３５］由原始转播视频中挑选精彩时刻的片段组成，该数据集是从２０１９张图像中手动注释了２２５８６个玩家位置㊂数据集由转播视频组成，因此包含了许多挑战，如不同的玩家外观㊁姿势㊁缩放级别㊁运动模糊㊁严重的遮挡和杂乱的背景㊂球员的身高㊁球员的图像位置和每张图像的球员数量分布广泛，显示了数据集的多样性㊂例如，玩家的身高从大约２０像素到２５０像素，并从１５０像素的高度开始有一个长尾分布㊂文献［３６］中提出的数据集由１４台摄像机拍摄而成，包含５９９个动作样本，共１３２６０３帧㊂该数据集中，每个球员的位置都使用边界框标注了，该文献将足球运动动作分为了５类：传球㊁运球㊁射门㊁解围㊁无球权犯规㊂ＩＴＳ［３７］由２２２个足球转播比赛视频组成，共计１７０个小时㊂该数据集包含３种标注类型：使用边界框标注球员的位置㊁粗粒度的动作发生与结束时间㊁细粒度的动作类型㊂共１１类粗粒度动作发生与结束时间㊁１５类细粒度的动作类型㊂因此，该数据集可用于足球视频分析中的多种任务类型，如动作类型分类㊁动作定位与球员目标检测㊂ＳｏｃｃｅｒＮｅｔ［３８］数据集由来自欧洲６个主要联赛的５００场完整足球比赛组成，涵盖２０１４年至２０１７年三个赛季，总时长７６４ｈ㊂该数据集主要对以下３种主要事件（进球㊁黄牌／红牌和换人）的发生与结束时间进行了标注，同时该数据集中平均每６．９ｍｉｎ３第１１期游义平，等：体育视频中动作识别技术研究综述出现一个事件㊂该数据集主要解决长视频中稀疏事件的本地化问题，但关注的动作类型较少，使得任务过于简单㊂ＳｏｃｃｅｒＮｅｔ－Ｖ２［３９］在ＳｏｃｃｅｒＮｅｔ的基础上进行了拓展，将动作定位从３类拓展到１７类；加入了对相机镜头的时间分割和相机镜头边界检测；重新定义了精彩动作回放任务；这项工作发布了一个足球动作识别基准任务，进一步推动了该领域的研究㊂Ｆｏｏｔｂａｌｌｅｒ［４０］是为研究足球运动员的身份重识别与检测而提出的数据集，该数据集包含了３２支欧洲冠军联赛球员在主场比赛中的３２０名球员㊁６８００张图像，该数据集除了标注身份标签以外，还标注了６２种属性标签信息㊂２．４㊀篮球运动相关数据集Ｂａｓｋｅｔ－ＡＰＩＤＩＳ［８］由７台放置在球场周围的摄像机拍摄，但采取了非同步拍摄的方式，球拍摄场地照明条件不佳，导致此数据集是一个非常具有挑战性的数据集㊂Ｂａｓｋｅｔ－１［４１］和Ｂａｓｋｅｔ－２［４１］是分别包括一个４０００帧和一个３０００帧的篮球序列㊂这些视频序列分别由６台和７台放置在球场周围的摄像机以２５帧／ｓ的速度同步拍摄㊂本文研究中对Ｂａｓｋｅｔ－１的每一个第１０帧和Ｂａｓｋｅｔ－２的５００个连续帧进行了手工注释，数据集中不仅将篮球动作划分为以下４类：扣篮㊁传球㊁持球和失球，同时还对篮球的位置进行了标注㊂ＮＣＡＡＢａｓｋｅｔｂａｌｌＤａｔａｓｅｔ由２５７个视频长度为１．５ｈ以内的未经修剪的ＮＣＡＡ比赛视频组成，经过标注后，该数据集共有１４５４８个动作边界的视频片段㊂此数据集将篮球动作划分为３分球投中㊁３分球失败㊁２分球投中㊁２分球失败㊁上篮成功㊁上篮失败㊁罚篮成功㊁罚篮失败㊁灌篮成功㊁灌篮失败㊁抢球㊂此外，ＮＣＡＡ还提供了共计９０００帧球员位置的标注㊂此项数据集也可拓展至球员位置检测㊂２．５㊀多种类运动相关数据集ＵＣＦＳｐｏｒｔｓ［７］由１５０个分辨率为７２０ˑ４８０的视频组成，该数据集共包含以下１０个类别的运动视频：潜水运动（共１４个视频）㊁高尔夫运动（共１８个视频）㊁足球运动（共６个视频）㊁举重运动（共６个视频）㊁骑马运动（共１２个视频）㊁跑步运动（共１３个视频）㊁滑板运动（共１２个视频）㊁跳马运动（共１３个视频）㊁鞍马运动（共２０个视频）㊁步行（共２２个视频）㊂视频时长为２．２ １４．４ｓ不等㊂与前文相比，该视频数据集较小，且对动作的分类程度较为粗糙㊂ＯｌｙｍｐｉｃＳｐｏｒｔｓ［４２］数据集共包含以下１６类，每类由５０个视频组成：跳高㊁跳远㊁三级跳远㊁撑杆跳㊁铁饼投掷㊁锤子投掷㊁标枪投掷㊁铅球㊁篮球架㊁保龄球㊁网球发球㊁跳台（跳水）㊁跳板（跳水）㊁抓举（举重）㊁挺举（举重）和跳马（体操）㊂因该数据集是从ＹｏｕＴｕｂｅ上获得的奥运比赛转播，故包含严重的相机移动㊁压缩伪影等情况㊂该数据集对于动作识别的算法设计提出了巨大的挑战㊂Ｓｐｏｒｔｓ－１Ｍ数据集由１００万个ＹｏｕＴｕｂｅ视频组成，共包含４８７类，每个类别都包含１０００ ３０００个视频㊂该数据集对类别标签进行了分层设计，父节点采用团体运动㊁球类运动等粗标签，叶子节点采用如台球的八球㊁九球等细粒度标签㊂Ｓｐｏｒｔｓ－１Ｍ为体育运动动作识别任务，提供了一个大型数据集，吸引着更多的学者在这项数据集上进行算法模型的设计㊂３㊀方法部分目前，基于视频的体育动作识别算法经历了从基于传统的手工特征的算法到基于深度学习方法的转变㊂其中，基于传统的手工特征算法会涉及到研究人员对各特征的理解程度，直接设计含有物理意义的特征提取器，此设计思想对特征针对性强，但容易忽视数据中的隐含信息，同时对研究人员也提出了较高的领域知识要求；基于深度学习的方法能够很好地解决基于传统方法的不足，但基于深度学习的方法的数学可解释性相对于基于传统的手工特征的稍差㊂目前来说，基于深度学习的方法在相关的数据集上取得了比基于传统的手工特征更高的准确率㊂本部分将回顾基于传统的动作识别算法和基于深度学习的动作识别算法㊂３．１㊀基于传统手工特征的动作识别算法基于传统方法的动作识别算法中的运动特征是人工提取的，在此基础上建立起表示人体动作的算法模型㊂全局特征信息（ＧＩＳＴ）［４３］和方向梯度直方图（ＨｉｓｔｏｇｒａｍｏｆＯｒｉｅｎｔｅｄＧｒａｄｉｅｎｔｓ，ＨＯＧＳ）［４４］是手工运动特征提取中常采用的方式㊂采用ＨＯＧＳ方式提取视频中每一帧的运动特征，而后在时间上对帧特征进行平均来分类㊂文献［４５］在ＵＣＦＳｐｏｒｔｓ上对以上２种特征提取方式进行了评估，结果表示使用ＧＩＳＴ特征比使用４智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第１３卷㊀ＨＯＧＳ特征能取得更好的表现（ＧＩＳＴ６０．０％ｖｓ．ＨＯＧＳ５８．６％）㊂一种可能的原因是，ＧＩＳＴ特征更容易将运动发生的背景与运动本身相关联，如足球运动通常发生在草坪上㊂文献［４６］使用ＨＯＧ３Ｄ取代ＨＯＧ２Ｄ提取视频动作特征，采用多层感知器（ＭｕｌｔｉＬａｙｅｒＰｒｅｃｅｐｔｉｏｎ，ＭＬＰ）对动作类型进行分类㊂文献［３４］采用ＨＯＧ３Ｄ特征和核化费舍尔判别分析（ＫｅｒｎｅｌｉｚｅｄＦｉｓｈｅｒＤｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔＡｎａｌｙｓｉｓ，ＫＦＤＡ）对网球运动视频进行分析，并在文献［３４］提出的自建数据集上取得了８４．５％的准确率㊂虽然使用ＨＯＧ㊁ＨＯＦ和ＳＩＦＴ等提取的时空特征在ＵＣＦＳｐｏｒｔｓ和ＯｌｙｍｐｉｃＳｐｏｒｔｓ等运动视频数据集上可以取得相对较好的成绩，但使用这些手工制作特征的方式总体上来说时间花销巨大㊂此外，由于传统的动作识别模型，特征提取模块和分类器是分开学习的，由此导致了这些模型都不能以端到端的模式训练㊂综上所述，学者们开始将目光转向基于深度学习的模式，并提出了许多新的方法将动作的准确率提升到了一个新水平㊂３．２ 基于深度学习的动作识别算法当前主流的动作识别模型都是以深度学习为基础的，与传统方法相比，基于深度学习的模型能够以端到端的方式进行训练，这给应用深度学习模型带来了良好的实施可行性㊂本次研究将对以下４种类型的深度学习模型进行归纳总结：基于２Ｄ模型㊁基于３Ｄ模型㊁基于双流／多流模型㊂３．２．１㊀基于２Ｄ模型２Ｄ模型使用２维卷积神经网络（ＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ，ＣＮＮ）对视频的每一帧做特征提取，再将提取到的特征进行融合，并对融合结果进行预测㊂文献［４７］将ＣＮＮ网络引入了视频动作识别领域，进一步提出了４种特征融合方式：（１）单帧融合：使用一个权重共享的ＣＮＮ网络对视频中的每一帧进行特征提取，并将最后的特征串联起来进行分类㊂（２）早期融合：使用一个大小为１１ˑ１１ˑ３ˑＴ的３Ｄ卷积核结合整个时间窗口内的帧信息进行融合㊂（３）晚期融合：使用一个权重共享的ＣＮＮ网络对相隔１５帧的２个独立帧之间进行特征提取，并使用一个全连接层来融合单帧的特征表示㊂（４）缓慢融合：在第一层实现一个３Ｄ卷积核，并在网络的更深层缓慢融合帧之间信息㊂实验表明，缓慢融合优于其他融合方法，例如，缓慢融合在Ｓｐｏｒｔｓ１Ｍ［４７］上取得６０．９％的准确率，而单帧融合㊁早期融合和晚期融合的准确率分别为５９．３％㊁５７．７％和５９．３％㊂但使用ＨＯＧ等手工制作的特征只能达到５５．３％的准确率，由此远低于使用ＣＮＮ的准确率，这表明基于深度学习的模型可用于体育视频动作识别，并取得较好的效果，这些结果有助于推动后续团队在动作识别领域探索研究更多的深度学习模型㊂另一种做法是直接使用长短时记忆（ＬｏｎｇＳｈｏｒｔＴｅｒｍＭｅｍｏｒｙ，ＬＳＴＭ）网络［４８］来获取动作时间上的联系㊂文献［４９］提出了结合二维ＣＮＮ和ＬＳＴＭ的模型，该模型首先使用一个权重共享的二维ＣＮＮ来获取视频帧的空间上的特征信息，然后使用多层ＬＳＴＭ网络获取动作时间上的特征信息㊂在此基础上，文献［５０］提出了一种使用两层ＬＳＴＭ网络的长期递归卷积网络（ＬｏｎｇＴｅｒｎＲｅｃｕｒｒｅｎｔＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ，ＬＲＣＮ）㊂文献［５１］采用基于ＬＳＴＭ的自动编码器以无监督方式来学习更好的视频表示㊂文献［５２］提出了一个与文献［４９］中的模型相似的超前神经网络（ＬｅａｄＥｘｃｅｅｄＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ，ＬＥＮＮ），但ＬＥＮＮ使用网络图像来微调前导网络，以过滤掉不相关的视频帧㊂以上学者的研究表明，时间上的动作特征信息在动作识别模型中起着无可替代的作用㊂文献［５３］提出了由空间ＣＮＮ网络和时间ＣＮＮ网络组成的时间段网络（ＴｅｍｐｏｒａｌＳｅｇｍｅｎｔＮｅｔｗｏｒｋ，ＴＳＮ），ＴＳＮ首先将一个输入视频切分成若干片段，并从这些片段中随机采样由ＲＧＢ帧㊁光流和ＲＧＢ差值组成的短片段㊂然后，这些片段被送入空间和时间网络进行预测㊂接下来，该网络通过聚合各片段的预测分数来获得最终的预测结果㊂ＴＳＮ以２种方式获得时间信息：（１）直接将光流引入框架㊂（２）类似于前文提到的晚期融合，ＴＳＮ聚合了片段预测的结果㊂最后，仅使用ＲＧＢ帧的二维ＴＳＮ获得了令人印象深刻的效果，在ＦｉｎｅＧｙｍ［５４］上的结果为６１．４％㊂在通用动作识别数据集ＵＣＦ１０１［５５］上的结果为８７．３％㊂ＴＳＮ的另一个变种ＫＴＳＮ不再使用随机采样，而是使用关键视频帧，应用关键视频帧在ＦＳＤ－１０上取得了比ＴＳＮ更好的效果［５６］（６３．３％ｖｓ．５９．３％）㊂文献［５７］提出时间关系网络（Ｔｅｍｐｏｒａｌ５第１１期游义平，等：体育视频中动作识别技术研究综述ＲｅｌａｔｉｏｎａｌＮｅｔｗｏｒｋ，ＴＲＮ）以捕获帧之间的时间关系，并摒弃之前学者使用的简单聚合方法，如串联和线性组合，改而使用ＭＬＰ计算这些关系，同时可以插入到任何现有框架中㊂ＴＲＮ在ＦｉｎｅＧｙｍ［５４］的性能相比ＴＳＮ显著提升，达到了６８．７％的准确率㊂然而，在ＴＲＮ中使用ＭＬＰＳ计算多帧时间关系时非常耗时，并且不能很好地捕捉有用的低级特征㊂为了解决这个问题，文献［５８］提出了一种简单而有效的模块㊁即时间移位模块（ＴｅｍｐｏｒａｌＳｈｉｆｔＭｏｄｕｌｅ，ＴＳＭ）来捕获时间信息，ＴＳＭ使用２ＤＣＮＮｓ提取视频帧上的空间特征，并将ＴＳＭ插入到２Ｄ卷积块中㊂ＴＳＭ在ＦｉｎｅＧｙｍ［５４］上取得了７０．６％的准确率，优于２ＤＴＳＮ㊁２ＤＴＲＮ和Ｉ３Ｄ［５９］等方法，而且计算复杂度较低㊂３．２．２㊀基于３Ｄ模型在二维ＣＮＮ中，卷积应用于２Ｄ特征图，仅从空间维度计算特征㊂当利用视频数据分析问题的时候，研究期望捕获多个连续帧编码的运动信息㊂为此，提出在ＣＮＮ的卷积进行３Ｄ卷积，以计算空间和时间维度特征，３Ｄ卷积是通过堆叠多个连续的帧组成一个立方体，并在立方体中运用３Ｄ卷积核㊂通过这种结构，卷积层中的特征图都会与上一层中的多个相邻帧相连，从而捕获运动信息㊂二维ＣＮＮ中将视频中的图像解码为多个视频帧，并用ＣＮＮ来识别单帧的动作㊂但这种方法没有考虑多个连续帧中编码的运动信息㊂为了有效地结合视频中的运动信息，文献［６０］提出可以在ＣＮＮ卷积层中使用３Ｄ卷积，以捕获动作沿空间和时间维度的特征㊂该文献中的网络结构由１个硬连线层㊁２个三维卷积层㊁２个子采样层㊁１个二维卷积层和１个全连接层组成㊂尽管文献［６０］所提出的网络相对较小，也只在小型数据集上进行了评估，但这项工作中的３ＤＣＮＮ结构可以从相邻的视频帧生成多个信息通道，并在每个通道中分别执行卷积和下采样，通过将来自视频通道的信息组合获得最终特征表示，取得了比二维ＣＮＮｓ更好的性能㊂文献［５６］动作识别中采用３ＤＣＮＮ的开创性工作，引领更多学者将３ＤＣＮＮ结构应用于动作识别领域㊂文献［６１］为大型视频动作识别数据集设计了一个深度的三维体系结构（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏａｌ３Ｄ，Ｃ３Ｄ），Ｃ３Ｄ模型中的三维卷积层为８层，每层中的３Ｄ卷积核大小为３ˑ３ˑ３㊂Ｃ３Ｄ在Ｓｐｏｒｔｓ１Ｍ数据集上取得了６１．１％的准确率㊂文献［６２］使用Ｃ３Ｄ模型，但做了一些改进使得网络层数更浅，在ＵＣＦ５０数据集上取得了９７．６％的精度㊂文献［５９］提出了一个新的模型ＴｗｏｓｔｒｅａｍＩｎｆｌａｔｅｄ３ＤＣｏｎｖＮｅｔ（Ｉ３Ｄ），该模型在动作识别任务上取得了一个新的突破㊂与Ｃ３Ｄ相比，Ｉ３Ｄ网络层次要深得多，其中堆叠了９个３Ｄ初始模块［６３］和４个独立的３Ｄ卷积层㊂Ｉ３Ｄ将Ｉｎｃｅｐｔｉｏｎ－Ｖ１［６４］中大小为ＮˑＮ的２Ｄ卷积核扩展为ＮˑＮˑＮ的３Ｄ卷积核，并且３Ｄ卷积核的参数也是由预先训练好的２Ｄ卷积核通过引导得到的㊂Ｉ３Ｄ网络结合了ＲＧＢ－３Ｄ网络和Ｆｌｏｗ－３Ｄ网络，并且Ｉ３Ｄ网络在比ＵＣＦ１０１数据集多４００类的Ｋｉｎｅｔｉｃｓ－４００数据集上进行预训练，将预训练的数据进行微调后在ＵＣＦ１０１数据集上取得了９７．９％的准确率，在Ｋｉｎｅｔｉｃｓ－４００数据集上取得了７４．２％的准确率㊂前述研究工作证明了在视频动作识别任务中，在更大规模的数据集上进行预训练，迁移到较小规模数据集上，做一些参数上的微调，能够取得非常不错的成绩㊂直接将大小为ＮˑＮ的二维卷积核扩展为大小为ＮˑＮˑＮ的三维卷积核可以使网络中可学习的参数量显著增加，并提高模型的容量，但这也会导致计算复杂度的增加，存在过拟合的风险㊂为了缓解这个问题，文献［６５］提出一个伪３Ｄ（Ｐｓｅｕｄｏ３Ｄ，Ｐ３Ｄ）网络，其中３Ｄ卷积被叠加的２Ｄ卷积和１Ｄ卷积所代替㊂同样，文献［６６］研究了不同的体系结构（２Ｄ㊁３Ｄ和（２＋１）Ｄ），发现将卷积核大小为１ˑＮˑＮ的２Ｄ卷积与卷积和大小为Ｔˑ１ˑ１的１Ｄ卷积核叠加起来，所取得的性能优于其他体系结构㊂而Ｓ３Ｄ［６７］则又将Ｉ３Ｄ中的部分３Ｄ启动模块替换为２Ｄ启动模块，以平衡性能和计算复杂度㊂之后，文献［６８］提出了一组称为三维信道分离网络（ＣｈａｎｎｅｌＳｅｐａｒａｔｅｄＮｅｔｗｏｒｋｓ，ＣＳＮ），该网络为进一步减少浮点数计算（ＦｌｏａｔｉｎｇＰｏｉｎｔＯｐｅｒａｔｉｏｎｓ，ＦＬＯＰｓ），ＣＳＮ模型探讨了群卷积㊁深度卷积和这些方法的不同组合㊂结果表明，ＣＳＮ不但性能比３ＤＣＮＮｓ好得多，且ＦＬＯＰｓ只有３ＤＣＮＮｓ的三分之一㊂然而，将卷积核从２Ｄ扩展到３Ｄ必然会使计算成本增加一个数量级，限制了其实际应用㊂文献［６９］提出了一种简单而有效的方法ＳＴＭ（ＳｐａｔｉｏＴｅｍｐｏｒａｌａｎｄＭｏｔｉｏｎＥｎｃｏｄｉｎｇ）网络，可将时空和运动特征集成到一个统一的二维ＣＮＮ框架中，无需任何三维卷积计算㊂ＳＴＭ［６９］采用２个模块－通道时空模块（Ｃｈａｎｎｅｌ－ｗｉｓｅＳｐａｔｉａｌＴｅｍｐｏｒａｌＭｏｄｕｌｅ，ＣＳＴＭ）和通道运动模块（Ｃｈａｎｎｅｌ－ｗｉｓｅＭｏｔｉｏｎＭｏｄｕｌｅ，ＣＭＭ），其中ＣＳＴＭ６智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第１３卷㊀。
《2024年基于深度学习的人体行为识别算法综述》范文
《基于深度学习的人体行为识别算法综述》篇一一、引言随着深度学习技术的快速发展，人体行为识别在智能监控、人机交互、医疗康复等领域的应用越来越广泛。
基于深度学习的人体行为识别算法已成为研究热点，其准确性和效率不断提高。
本文旨在综述基于深度学习的人体行为识别算法的最新进展，分析其优缺点，为相关研究提供参考。
二、深度学习在人体行为识别中的应用深度学习通过模拟人脑神经网络的工作方式，从大量数据中自动提取特征，具有强大的特征学习和表示能力。
在人体行为识别中，深度学习主要应用于视频序列的图像处理和特征提取。
1. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种常用的深度学习模型，广泛应用于图像处理和视频分析。
在人体行为识别中，CNN可以自动提取视频中的时空特征，如骨骼序列、关节角度等。
通过训练，CNN可以学习到不同行为之间的差异，从而实现行为识别。
2. 循环神经网络（RNN）循环神经网络可以处理具有时序依赖性的数据，如视频序列。
在人体行为识别中，RNN可以通过捕捉时间序列上的上下文信息，提取更丰富的行为特征。
同时，RNN还可以根据视频中的人体姿态、动作等变化预测未来行为。
3. 长短期记忆网络（LSTM）长短期记忆网络是一种特殊的循环神经网络，能够解决RNN 在处理长序列时的梯度消失和梯度爆炸问题。
在人体行为识别中，LSTM可以捕捉到视频中长时间的行为模式和上下文信息，提高识别的准确性和稳定性。
三、基于深度学习的人体行为识别算法综述基于深度学习的人体行为识别算法主要包括基于单一模型的方法和基于多模型融合的方法。
1. 基于单一模型的方法基于单一模型的方法主要采用CNN、RNN或LSTM等单一模型进行人体行为识别。
其中，CNN主要用于提取时空特征，RNN和LSTM则用于捕捉时序信息。
这些方法具有计算效率高、模型简单的优点，但可能存在特征提取不全面、易受外界干扰等问题。
2. 基于多模型融合的方法基于多模型融合的方法采用多种模型进行人体行为识别，通过融合不同模型的特征或结果提高识别的准确性和鲁棒性。
基于视觉的人体动作识别综述
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ
Ｖｉ ｓ ｕａ ｌ Ｈｕｍａ ｎ Ａｃ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｒｅ ｃ ｏ ｇｎｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｓ ａ ｕ ｎｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ａ ｌ ｈｏ ｔ ｔ ｏ ｐｉ ｃ ｏ ｆ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ，
ｃ ｏ ｍｐ ｕｔ ｅ ｒ ｖ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ， ｐ ａ ｔ ｔ ｅ ｒ ｎ ｒ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎｉ ｔ ｉ ｏｎ， ｍａ ｃ ｈ ｉ ｎｅ ｌ ｅ ａ ｒ ｎｉ ｎｇ ａ ｎｄ ａ ｒ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃ ｉ ａ １ ｉ ｎ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｇ ｅ ｎｃ ｅ ｗｉ ｔ ｈ ｗｉ ｄ ｅ ａ ｐｐ ｌ ｉ ｃ ａｔ ｉ ｏ ｎｓ ｉ ｎ ｖ ｉ ｄｅ ｏ ｓ ｕｒ ｖ ｅ ｉ ｌ ｌ ａ ｎｃ ｅ，ｖｉ ｄ ｅ ｏ ｒ ｅ ｔ ｒ ｉ ｅ ｖ ａ １ ， ｈｕ ｍａ ｎ— ｃ ｏ ｍｐ ｕｔ ｅ ｒ ｉ ｎｔ ｅ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ， ｖ ｉ ｒ ｔ ｕ ａ ｌ ｒ ｅ ａ ｌ ｉ ｔ ｖ。 ｈｅ ａ ｌ ｔ ｈ ｃ ａ ｒ ｅ，ｅ ｔ ｃ ．Ｉ ｎ ｔ ｈ ｉ ｓ ｐａ ｐ ｅ ｒ ，ｗｅ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｚ ｅ ｔ ｈｅ ｓ ｔ ａ ｔ ｅ— ｏ ｆ － ｔ ｈ ｅ— ａ ｒ ｔ ｓ ａ ｎ ｄ ａ ｄｖ ａ ｎ ｃ ｅ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈｉ ｓ ｆ ｉ ｅ ｌ ｄ ｆ ｒ ｏｍ ｐｅ ｒ ｓ ｐｅ ｃ ｔ ｉ ｖｅ ｓ ｏｆ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ，ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｒ ｅ ｃ ｏｇ ｎｉ ｔ ｉ ｏｎ ｍｅ ｔ ｈ ｏｄ ｓ ａ ｓ ｗｅ ｌ １ ａ ｓ ｂｅ ｎ ｃ ｈ ｍａ ｒ ｋ ｄａ ｔ ａ ｓ ｅ ｔ ｓ ａ ｎ ｄ
大多数 视频 记 录 的都是作 为 社会 活动 主体 的人
人体姿态识别技术综述
人体姿态识别技术综述1.引言人体姿态识别技术作为计算机科学与人工智能领域的一个重要研究方向，已经取得了显著的进展。
该技术能够利用计算机对人体的姿态和动作进行准确识别和分析，为人机交互、虚拟现实、智能监控等领域提供了重要支持。
本文将对人体姿态识别技术的基本原理、现有方法以及应用领域进行综述，旨在系统地介绍该领域的进展和展望。
2.人体姿态识别技术的基本原理2.1 图像采集与预处理在人体姿态识别技术中，首先需要通过图像传感器或深度摄像头采集人体图像或视频。
然后，对采集到的图像进行预处理，包括图像去噪、图像增强、人体分割等，以便更好地提取人体姿态信息。
2.2 特征提取与表示特征提取与表示是人体姿态识别中的核心步骤。
常用的特征包括人体关节点位置、骨架结构、人体形状等。
在二维图像中，可以通过检测人体关键点或者骨架来提取姿态特征；在三维场景中，可以通过深度信息进行姿态估计。
2.3 姿态分类与识别基于提取到的姿态特征，可以通过机器学习算法或深度学习模型来实现人体姿态的分类与识别。
常见的方法包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和卷积神经网络（CNN）。
这些方法能够对人体的姿态进行准确分类和识别，为后续的应用提供关键信息。
3.现有的人体姿态识别方法3.1 基于传统计算机视觉的方法传统的计算机视觉方法主要包括模板匹配、卡尔曼滤波、矩形拟合等。
这些方法在处理简单场景和静态图像时具有一定的效果，但在复杂场景和动态环境下表现不佳。
3.2 基于深度学习的方法随着深度学习的快速发展，基于深度学习的人体姿态识别方法逐渐成为主流。
深度学习模型如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等在人体姿态识别领域表现出色。
这些模型能够从大量图像或视频数据中学习人体姿态的特征，并实现高效准确的姿态估计与识别。
4.人体姿态识别技术的应用领域4.1 人机交互人体姿态识别技术可以为人机交互提供更加自然和智能的方式。
动作检测综述
动作检测综述
动作检测是深度学习领域中最重要的应用之一。
动作检测通过对图像序列中运动对象的位置、速度、方向等特征进行检测和识别，从而获取运动对象动作的元数据信息和知识表示。
以此来识别出姿势、智能分析行为和审查视频序列中的特定场景。
动作检测一般包括一个视频序列的显著图像生成步骤，以及一个基于学习的分类步骤。
传统动作检测系统通常采用传统基于模板匹配的方法来检测和识别动作；在近几年里，随着深度学习技术的发展，动作检测系统也从传统的方法转变为采用深度学习技术强大的深层卷积神经网络，从而得到更准确、精细的动作识别能力。
R-CNN、Fast R-CNN和Faster R-CNN等深度学习模型已经广泛应用于动作检测领域。
RNN（Recurrent Neural Network）和LSTM（Long Short Term Memory）模型也可用于动作检测。
RNN和LSTM等模型利用循环神经网络技术，能够从输入序列中捕获长期依赖，从而能够较好地捕获动作的时变特征。
此外，近几年也出现了多种基于Attention技术的动作检测系统，比如STREAM（Spatio-Temporal Attention-Aware Model）和NLDF（Neural Localization-based Detection Framework）等。
未来，动作检测将研究一系列方法，以对更复杂的动作和更复杂的视觉场景有更杰出的表现。
低阶特征会比当前特征有更高准确性，
而深度学习技术的强大预测能力令人期待。
以此为基础，动作检测将会在安防和机器视觉、生物医学图像处理中发挥更突出的作用。
《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。
人体动作识别与行为分析算法综述研究
人体动作识别与行为分析算法综述研究人体动作识别与行为分析是计算机视觉和机器学习领域的重要研究方向，其旨在自动识别和理解人体的动作与行为。
这一领域的研究具有广泛的应用前景，如人机交互、智能监控、虚拟现实等。
本文将综述人体动作识别与行为分析算法的研究进展、挑战与应用。
一、引言随着计算机视觉和机器学习的快速发展，人体动作识别与行为分析研究得到了广泛关注。
人体动作识别旨在从视频序列或者传感器输入中提取关键的身体动作信息，而行为分析则是对这些动作的语义解释和分类。
这两者相互依赖，共同构成了人类行为理解的重要内容。
二、人体动作识别算法研究人体动作识别算法的研究主要包括以下几个方面：1. 视频特征提取视频特征提取是人体动作识别的关键步骤，常用的特征包括外观特征、运动特征和空间-时域特征。
外观特征基于人体的外观特点，如颜色、纹理等进行描述；运动特征则是基于人体运动的模式进行描述；空间-时域特征一般使用视频序列进行描述，并结合了前两者的信息。
常用的视频特征提取算法有HOG、HOF、MBH等。
2. 动作表示与建模动作表示与建模是将视频序列映射到一个低维的向量空间中，常用的方法包括基于距离度量的方法（如DTW、OT、LCS等）、基于状态模型的方法（如HMM、CRF等）和基于深度学习的方法。
其中，深度学习方法凭借其强大的特征学习和表示能力，在人体动作识别中取得了很大的成功。
3. 动作识别与分类动作识别与分类是对动作进行分类或者识别的过程，常用的方法包括支持向量机（SVM）、最近邻算法（KNN）和深度学习算法（如卷积神经网络、循环神经网络等）。
这些方法能够通过学习训练数据集中的动作模式，从而对新的测试数据进行分类或者识别。
三、人体行为分析算法研究人体行为分析算法研究是对人体动作进行进一步的语义解释和分类，其目标是理解人类的行为动机和意图。
人体行为分析算法的研究主要包括以下几个方面：1. 行为表示与建模行为表示与建模是将人体动作映射到一个高级的语义空间中，以实现更细粒度的行为分析和理解。
人体运动姿态识别算法综述
人体运动姿态识别算法综述人体运动姿态识别是近年来计算机视觉领域的研究热点之一。
它的应用非常广泛，涵盖动作捕捉、运动分析、人机交互等许多领域。
随着深度学习技术的发展，许多基于深度学习的人体运动姿态识别算法也应运而生，这些算法在性能上已经可以达到甚至超过传统的基于手工特征的算法。
本文将综述一下常见的人体运动姿态识别算法。
1、朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器是一种基于统计学习的分类方法，它的思想是利用贝叶斯定理来预测样本的类别。
在人体运动姿态识别中，朴素贝叶斯分类器可以用来区分不同的姿态，例如抬手、握拳等。
该方法的好处是算法简单、执行速度快，但是它的准确率相对其他算法比较低。
此外，朴素贝叶斯分类器对于连续型变量的应用不太适合，因为它假设样本的属性之间是相互独立的。
2、支持向量机支持向量机是一种广泛应用于模式识别和分类的机器学习方法。
它的基本思想是将样本映射到高维空间中，然后找到一个超平面来分隔不同类别的样本。
在人体运动姿态识别中，支持向量机可以用来实现多类别分类，例如区分站立、跑步、跳跃等不同的运动状态。
支持向量机的优势在于可以处理高维数据、泛化能力强、适用于非线性分类等方面。
3、隐马尔可夫模型隐马尔可夫模型是一种基于统计的序列分类模型。
它的核心思想是，通过转移矩阵和发射矩阵来描述样本之间的关联关系。
在人体运动姿态识别中，隐马尔可夫模型可以用来识别动作序列，例如区分连续起跳和单次起跳等。
该方法的优点在于能够处理序列数据，并且可以适应不同的时间长度。
4、深度学习算法深度学习算法是当前人体运动姿态识别领域研究的热点之一。
它的基本思想是通过多层神经网络来学习抽象的特征表示。
在人体运动姿态识别中，深度学习算法可以用来实现端到端的姿态估计，例如使用卷积神经网络来预测人体骨架的姿态。
深度学习算法的优点在于它能够自动地学习特征表示，克服了传统手工特征需要耗费大量时间的问题。
总之，人体运动姿态识别是一个非常重要的领域，有许多不同的算法可以用来实现它。
基于CSI的行为识别研究综述
14 2018，54（5）
Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用
基于 CSI 的行为识别研究综述
王正杰，杨伟丽，王 喆，侯玉珊，郭银景
WANG Zhengjie, YANG Weili, WANG Zhe, HOU Yushan, GUO Yinjing
根据识别动作幅度大小将csi在动作识别的研究分为宏运动和微运动两表1基于csi的动作识别相关的典型研究作者nandakumarr等32hanc等6wangg9wangy等8zengy等7wangw等10zhengx等12系统名称无wifallwiheareeyesapsensecarmsmokey实验设备戴尔华硕pcintel53002笔记本intel53002路由器usrpn210platformandwifi设备2联想笔记本无线接入点linksyse2500智能设备ap微光器件等配有intel5300nic的联想x200两个商用appcap识别动作pushpullpunchlever跌倒talking9种固定位置活动和8种步行活动动作详情图1跑步走路坐下开冰箱摔拳击单手推刷牙无动作吸烟动作分解为6个动作如图2实验场景房间的桌子上背包内部视距和非视距会议室实验室宿舍包括视距非视距办公室两个大小不同的公寓视距和非视距室内4个不同位置视距收集训练数据的实验室未经训练的室内环境即大堂和小办公室视距和非视距公寓视距和非视距发表期刊或会议eprintarxivieeeinfocomacmmobicomacmmobicomacmworkshoponhottopicsinwirelessacmmobicomieeeinfocom王正杰杨伟丽王喆等
人体行为理解研究综述
２ ｌ年 １ ０Ｏ １月
软 件 导 刊
Ｓｏ ｔ ｒ Ｇｕｉｅ ｆｗａｅ ｄ
Ｖｏｌ ＿ ９Ｎｏ．１ １ ＮＯ ． Ｏｌ Ｖ２ Ｏ
人体行为理解研 究综述
卢 晨 ， 树 春 姚
（ 州 工 业 园 区服 务 外 包 职 业 学 院 ， 苏 苏 州 ２ ５ ２ ） 苏 江 １ １３ 摘 要 ： 体 行 为 理 解 是 对 人 体 的 姿 势 或 动 态 行 为 与 预 先 训 练 好 的 动 作 模 版 进 行 模 式 识 别 和 匹配 并 用 自然 语 言 等 人
．
描述 出来。总结 了三种 常 用的技 术方 法 ： 于模版 匹配、 于状 态空 间和基 于语 义描 述 的方 法． 基 基 并对 它的研 究难点和
发展 趋势进 行 了简要 的分析 。 关 键 词 ： 体 行 为 理 解 ； 版 匹 配 ； 态 空 间 ； 义 描 述 人 模 状 语 中 图 分 类 号 ：Ｐ ８ Ｔ １１ 文 献标识 码 ： Ａ 文 章 编 号 ：６ ２ ７ ０ （０ ０ １ — ０ ０ ０ １７ — ８ ０ ２ １ ） １ ０ １— ３
其 中
包含 了能表示人 体姿态 的有用 信息，根 据这些 信息并采 用合适
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《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。
《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已成为人工智能领域的重要研究方向。
人体动作识别技术能够通过捕捉、分析和理解人体运动信息，实现对人体行为的自动识别和判断，具有广泛的应用前景。
本文旨在综述基于视觉的人体动作识别的基本原理、研究现状、挑战与展望，为相关研究提供参考。
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依赖于计算机视觉技术，通过捕捉人体运动过程中的图像信息，提取特征并进行分类识别。
其基本原理包括图像采集、特征提取、分类识别三个阶段。
1. 图像采集：通过摄像头、红外传感器等设备获取人体运动的图像信息。
图像的分辨率、帧率等参数直接影响后续的特征提取和动作识别的准确率。
2. 特征提取：对采集到的图像信息进行预处理，提取出能反映人体运动特征的信息，如关节点轨迹、身体姿态等。
特征提取是动作识别的关键步骤，直接影响到识别准确率。
3. 分类识别：将提取出的特征信息输入到分类器中进行训练和识别。
分类器可采用各种机器学习算法，如支持向量机、神经网络等。
通过训练得到模型后，可对新的人体动作进行识别和判断。
三、人体动作识别的研究现状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，如体育训练、医疗康复、智能监控等。
目前，国内外学者在人体动作识别方面取得了丰富的研究成果。
1. 动作识别方法：研究人员提出了多种基于视觉的动作识别方法，包括基于模板匹配的方法、基于关键点的方法、基于深度学习的方法等。
其中，深度学习在人体动作识别中取得了显著成果，能够自动提取高层次的特征信息，提高识别准确率。
2. 数据集与模型：随着深度学习技术的发展，大量公开的人体动作识别数据集和模型被发布，如UCF-101、KTH、NTU RGB+D等数据集以及各种深度学习模型。
这些数据集和模型为人体动作识别的研究提供了便利。
3. 应用领域：人体动作识别技术在多个领域得到了广泛应用。
视频监控中的行为识别技术综述
视频监控中的行为识别技术综述摘要：随着视频监控技术的不断发展，视频监控已经成为现代社会安全防范的重要手段。
然而，传统的视频监控存在着大量的信息冗余和资源浪费的问题。
行为识别技术的引入能够帮助解决这些问题，并提高视频监控的效率和准确性。
本文将综述视频监控中的行为识别技术，包括基于深度学习的行为识别、人体姿态识别、目标跟踪和异常行为检测。
一、引言随着科技与信息技术的飞速发展，视频监控技术已经广泛应用于社会安全防范、交通管理、商业智能等领域。
然而，传统的视频监控技术存在着一些问题，如高昂的人力成本、信息冗余和资源浪费。
行为识别技术的引入能够解决这些问题，提高视频监控的效率和准确性。
二、基于深度学习的行为识别深度学习是近年来兴起的一种人工智能技术，具有强大的特征学习和模式识别能力。
在视频监控中，基于深度学习的行为识别可以通过学习大量的标注数据训练出准确的行为识别模型。
该模型可以识别人体行为的各种动作，包括走路、奔跑、打架等，并实现对行为的智能分析。
三、人体姿态识别人体姿态识别是视频监控中的另一个重要技术，能够识别出人体的姿态信息，如站立、跪下、举手等。
通过分析人体的姿态，可以判断人体的行为意图和行为状态，实现对异常行为的检测和预警。
四、目标跟踪目标跟踪是视频监控中常用的一种技术，能够追踪视频中的目标物体并提供实时的位置信息。
通过目标跟踪，可以对目标的运动轨迹进行分析和建模，实现对可疑行为的检测和追踪。
五、异常行为检测异常行为检测是视频监控中的关键技术之一，能够自动识别出视频中的异常行为，并及时发出警报。
通过分析视频中的行为模式和行为规律，异常行为检测可以快速识别出不正常的行为，如盗窃、打架、放火等，提高视频监控的实时性和准确性。
六、行为识别技术的挑战和发展趋势尽管行为识别技术在视频监控中有着广泛的应用前景，但是仍然存在一些挑战。
首先，视频监控中的环境条件复杂多变，光线、阴影等因素会影响行为识别的准确性。
人体行为识别方法研究综述
人体行为识别方法研究综述人体行为识别方法研究综述摘要：人体行为识别是计算机视觉领域的重要研究方向之一。
本文对人体行为识别方法进行了综述，包括传统方法和深度学习方法。
通过对已有的研究成果进行分析和总结，我们能够更好地了解不同方法的优劣势，为未来的相关研究提供参考。
关键词：人体行为识别，传统方法，深度学习方法1. 引言人体行为识别是指利用计算机视觉技术对人体动作进行自动识别和分类的研究领域。
它在智能监控、智能交通、人机交互等领域具有广泛的应用前景。
随着深度学习技术的快速发展，人体行为识别的准确率和鲁棒性得到了大幅提升，取得了显著的研究成果。
本文对人体行为识别的研究方法进行了综述，并对不同方法的优缺点进行了比较分析。
2. 传统方法传统的人体行为识别方法主要基于计算机视觉和模式识别的理论和算法。
传统方法的主要特点是可解释性强、计算复杂度低，但在复杂环境下的鲁棒性不高。
2.1 轮廓匹配方法轮廓匹配方法是最早的人体行为识别方法之一，它基于对人体轮廓的提取和匹配。
该方法通过检测运动物体的轮廓，在多个时间步长下进行匹配，从而判断出人体的行为。
然而，轮廓匹配方法对环境的要求较高，对光照变化、背景干扰等情况容易产生干扰。
2.2 光流法光流法是通过分析视频中相邻帧之间的像素强度变化来获得物体的运动信息。
在人体行为识别中，光流法被广泛应用于行人检测和动作识别。
光流法能够有效地捕捉到人体的运动信息，但对于复杂的背景干扰和光照变化等情况仍然比较敏感。
2.3 空间时域相关法空间时域相关法是一种基于特征点轨迹的人体行为识别方法。
该方法通过提取人体的关键点，计算它们在不同时间段内的运动轨迹，然后通过对轨迹进行匹配和分类来识别人体的行为。
空间时域相关法能够较好地处理光照变化和背景干扰等情况，但对于局部遮挡和肢体非刚性运动等问题仍然存在挑战。
3. 深度学习方法近年来，深度学习技术的快速发展为人体行为识别带来了革命性的进展。
深度学习方法通过构建深层神经网络模型，能够有效地提取图像或视频中的特征，从而实现更高的准确率和鲁棒性。
《2024年基于深度学习的人体行为识别算法综述》范文
《基于深度学习的人体行为识别算法综述》篇一一、引言人体行为识别（HBR）技术已经成为近年来人工智能领域的热门研究方向之一。
它涵盖了图像处理、机器视觉和计算机视觉等领域的知识，主要目的是通过分析视频或图像数据来识别和解析人体行为。
随着深度学习技术的快速发展，其在人体行为识别领域的应用也日益广泛。
本文旨在全面综述基于深度学习的人体行为识别算法的研究现状、主要方法及挑战，以期为相关研究提供参考。
二、深度学习在人体行为识别中的应用深度学习以其强大的特征提取能力和良好的泛化性能，在人体行为识别领域取得了显著的成果。
主要的方法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体等。
1. 卷积神经网络（CNN）CNN在图像处理和视频分析中具有显著的优势，能够自动提取图像和视频中的特征信息。
在人体行为识别中，CNN可以提取人体姿态、动作等关键信息，从而实现对人体行为的识别。
2. 循环神经网络（RNN）及其变体RNN及其变体如长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等，在处理序列数据方面具有优势。
在人体行为识别中，RNN可以捕捉到时间序列上的信息，从而更好地理解人体行为的动态变化。
三、主要的人体行为识别算法1. 基于单模态的算法该类算法主要依赖于单一模态的信息，如视频、图像或姿态信息等。
常见的算法包括基于视觉信息的CNN算法和基于姿态信息的骨骼信息分析等。
2. 基于多模态融合的算法为了进一步提高识别精度和鲁棒性，越来越多的研究开始关注多模态融合的算法。
该类算法综合利用多种模态的信息，如视觉信息、音频信息和姿态信息等，以实现更准确的人体行为识别。
四、挑战与展望尽管基于深度学习的人体行为识别算法取得了显著的成果，但仍面临诸多挑战。
如数据集的多样性和丰富性、复杂场景下的行为识别、计算资源的限制等问题。
此外，还需要关注数据的隐私保护和安全性问题。
未来的研究方向包括但不限于以下方面：一是提高算法的泛化能力；二是深入研究跨模态的人体行为识别技术；三是将注意力机制、强化学习等新技术引入到人体行为识别中；四是结合传统的人工智能技术如计算机视觉、机器学习等进一步优化和提升算法性能。
人体动作姿态识别综述
Ｔ ｅ ｈ ＋ ８ ６ — ５ ５ １ — ６ ５ ６ ９ ０ ９ ６ ３ ６ ５ ６ ９ ０ ９ ６ ４
人 体 动作 姿 态 识别 综 述
黄 国 范 ， 李 亚
（ 南阳师范学院 软件学 院， 河南 南 阳 ４ ７ ３ ０ ６ １ ）
Ｉ Ｓ ＳＮ １ ０ ０ ９ —３ ０ ４ ４
Ｅ— ｍａ ｉ ｌ ： ｅ ｄ ｕ ｆ ＠ｄ ｎ ｚ ｓ ． ｎ ｅ ｔ ． ｃ ｎ
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Ｃ ｏ ｍ ｐ ｕ ￣ ｒ Ｋ ｎ ｏ ｗ ｌ ｅ ｄ ｇ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ电脑 知 识 与技术
摘 要： 人 体 动 作 姿 态 的识 别是 当前 的 研 究热 点 ， 该 文 主 要 从 人 体 动 作 姿 态 的 分 类 和人 体 动 作 姿 态识 别 的 方 法 两 个 方 面 进
行 了介绍 ， 并重点阐述 了每种识别 方法的研 究进展情 况及 其优 缺点 ， 最后 对 ３前研 － ＇ 究的难点 问题 以及 未来的发展 趋势也
ｓ ｉ ｉｃ ｆ ａ ｔ ｉ ｏｎ ｏｆ ｈｕ ｍａ ｎ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎｄ ｐｏ ｓ ｅ ａ ｎｄ ｒ ｅ ｃ ｏｇ ｎ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｅ ｔ ｈｏｄ ｓ ｏ ｆ ｈｕ ｍａ ｎ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎｄ ｐｏ ｓ ｅ ，ａ ｎ ｄ ｆ ｏｃ ｕ ｓ ｅ ｓ ｏｎ ｔ ｈｅ ｔ ｈｅ ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｐ ｒ ｏｇ ｒ ｅ ｓ ｓ ａ ｎｄ ｔ ｈｅ ｉ ｒ ａ ｄ ｖａ ｎｔ ａ ｇ ｅ ｓ ａ ｎｄ ｄ ｉ ｓ ａ ｄ ｖ ａ ｎｔ ａ ｇ ｅ ｓ ｏｆ ｅ ａ ｃ ｈ ｍｅ ｔ ｈｏｄ ． Ａｔ ｔ ｈｅ ｅ ｎｄ，ｓ ｏｍ ｅ ｄ ｅ ｔ ａ ｉ ｌ ｅ ｄ ｄ ｉ ｓ ｃ ｕｓ ｓ ｉ ｏ ｎｓ ｏ ｎ ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｃ ｈａ ｌ ｌ ｅ ｎ ｇｅ ｓ ａ ｎｄ ｆ ｕ ｔ ｕ ｒ ｅ ｄｉ — ｒ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏｎｓ ｉ ｎ ｈｕｍ ａ ｎ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎｄ ｐｏｓ ｅ ｒ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎｉ ｔ ｉ ｏｎ ａ ｒ ｅ ａ ｌ ｓ ｏ ｐｒ ｏ ｖｉ ｄｅ ｄ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄｓ ：ｈｕ ｍａ ｎ ａ ｃ ｔ ｉ ｏｎ ａ ｎ ｄ ｐｏ ｓ ｅ ｒ ｅ ｃ ｏｇ ｎ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ； ａ ｒ ｔ ｉ ｉｃ ｆ ｉ ｌ ａ ｉ ｎ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｇｅ ｎ ｃ ｅ ；Ｈ Ｍ Ｍ ； Ｄ ＢＮ ；ｔ ｅ ｍ ｐｌ ａ ｔ ｅ ｍａ ｔ ｃ ｈｉ ｎｇ
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_________________________基金项目: 国家自然科学基金资助项目(60673189)收稿日期: 2008-11-28 改回日期:2008-12-03 第一作者简介: 1940.现为普适计算教育部重点实验室，清华大学计算机系人机交互与媒体集成研究所教授，博士生导师。
目前他的主要研究领域为计算机视觉，人机交互，普适计算计算技术。
IEEE 高级会员，CCF 会员。
动作识别与行为理解综述徐光祐 曹媛媛普适计算教育部重点实验室清华大学计算机科学与技术系 北京，100084）摘 要 随着“以人为中心计算”的兴起和生活中不断涌现的新应用，动作识别和行为理解逐渐成为计算机视觉领域的研究热点。
本文主要从视觉处理的角度分析了动作识别和行为理解的研究现状，从行为的定义和表示、运动特征的提取和动作表示以及行为理解的推理方法三个方面对目前的工作做了分析和比较。
并且指出了目前这些工作面临的难题和今后的研究方向。
关键词 以人为中心 动作识别 行为理解 中图法分类号：TP391 文献标识码：AAction Recognition and Activity Understanding: A ReviewXU Guangyou, CAO Yuanyuan(Key Lab of Pervasive Computing, Ministry of Education, Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing 100084, China)Abstract As the “Human-centered computing ” is getting more and more popular and novel applications are coming up, action recognition and activity understanding are attracting researcher s’ attention in the field of computer vision. In this paper, we give a review of the state in art of work on action and activity analysis, but focus on three parts: Definition of activity, low-level motion features extraction and action representation, and reasoning method for activity understanding. Furthermore, open problems for future research and potential directions are discussed. Keywords human-centered computing, action recognition, activity understanding引言计算正渗透和影响到人们生活的各个方面，根据传感器数据来识别和理解人的动作和行为就成为未来”以人为中心的计算”(Human-centered computing)中的关键[1]。
其中基于视觉的动作识别和行为理解尤为重要。
因为在人之间的人际（interpersonal ）交互过程中，视觉是最重要的信息。
视觉可以帮助人们迅速获得一些关键特征和事实，如对方的表情、手势、体态和关注点等，这些视觉线索综合起来反映了对方的态度，潜在意图和情绪等信息。
未来人机交互和监控中，机器要感知人的意图很大程度上就需要依靠视觉系统。
此外，视觉传感器体积小、被动性和非接触式的特点，使得视觉传感器和视觉信息系统具备了无所不在的前提。
近年来，在对计算机视觉提出的层出不穷的新要求中，行为理解是一个具有挑战性的新课题，在诸如智能家居，老年人看护，智能会议室等应用中都起着至关重要的作用。
它要解决的问题是根据来自传感器（摄像机）的原始图像（包括图像序列）数据，通过视觉信息的处理和分析，识别人体的动作，并在上下镜(context)信息的指导下，理解人体动作的目的、所传递的语义信息。
行为理解作为近几年开始兴起的研究，正在逐渐获得越来越多的关注。
人体检测、定位以及人体的重要部分（头部，手等）的检测，识别和跟踪是人体行为理解的基础，在解决这些基本问题的基础上，更重要也更困难的问题就是动作识别和行为理解。
对动作识别的研究可以追溯到90年代，在2002年，相关研究的论文数量经历了一个飞跃式的增长，这些研究大多假设是在结构化（structured）环境和孤立动作条件下。
所谓的结构化环境就是预先设定和可人为控制的环境，例如，用于计算机输入的手势识别等，这时视觉数据采集的光照，视角，距离等因素都是固定或已知的。
这就为改善视觉处理的脆弱性提供了有利条件。
但与此同时，也带来了很大的局限性。
例如，基于生理特征的生物特征识别，目前的方法只适合于愿意在规定环境下给予系统配合的合作对象。
与此相对，能在自然环境下，基于行为特征的生物特征识别就更为困难，但具有容易被对象接受，或不易被察觉的优点。
对于各种目的的视觉监控来说，能工作在自然环境下，更是至关重要。
例如，为帮助老人延长独立生活或改善生活质量的视觉监控和提示。
都需要能在老人生活的日常环境提供相应的服务。
近年来，对日常生活和工作中动作和行为的理解正成为热点。
这是所谓的“日常活动”（Activities of daily living ，ADL）的分析和理解。
由于人们在日常生活环境中的动作是自然和连续的，而且与环境有密切的联系，因此给识别和理解带来一系列具有挑战性的难题。
1）分布式视觉信息处理方法和系统。
通过多摄像机信息的融合来克服由于视角，距离，遮挡，光照等多种环境因素带来的干扰和不确定性是有效但也是富有挑战性的课题；2）自然连续动作和行为的分割及多层次模型。
人类的日常活动和行为是人体自然和连续的动作，其中包含了多种类型的运动和动作：无意识的人体移动，为了操作物体的动作，以及为了进行相互交流，例如打招呼的，动作和姿态。
此外复杂的人类活动和行为是由一系列动作或操作组成的。
系统必在一个多层次的模型指导下对人体动作进行分割和分类。
而分割和分类又需要有来自对动作和行为理解的高层模型指导；3)基于上下境（context based）的行为理解。
对动作和行为的理解需要了解当时视觉环境以及应用的情境。
这也就是所谓的要具有“觉察上下境”（context aware）或基于上下境( context based)视觉处理和分析方法。
因为，相同的动作在不同的情境下传递不同语义。
上下境的指导作用体现在以下二方面: 1)在现实的视场中可能需要处理的视觉对象和任务非常多，而计算资源是有限的。
此外还有实时处理的要求。
这时必须根据上下境来确定视觉处理的关注点（focus of attention）;2)在上下境的指导下对动作传递的语义进行推理。
行为理解的研究包含着从底层到高层的多层处理。
底层处理中的人体检测和跟踪、动作识别、手势识别和轨迹分析等已经有了较多的研究和综述。
而高层的处理方法，如对行为的建模、上下境在行为推理中的指导等研究还在起步阶段。
本篇综述将重点讨论行为理解中的高层推理的研究现状。
2.行为理解的研究现状如引言中所述，行为理解包含了从底层处理到高层推理的全过程，涉及底层运动特征的提取和表示、行为的表示方法、以及高层行为语义的推理模型。
下面的综述首先从行为的定义开始，然后讨论特征提取和表示，最后分析常见的几种行为推理模型。
2.1 行为表示的模型目前对于行为的表示还没有一个通用的模型，大部分的研究都是针对特定的应用采用某种行为表示模型，最常见的分层结构模型，而各个层次表示的内容取决于应用的需要。
人体的行为就其目的而言可大致分为：1）与环境交互，例如对物体的操作；Moeslund[2]提出了action/motor primitives, actions, and activities的分层模型。
在Park[3]驾驶员动作的表示模型中，底层为身体某个部位的运动，如头转动，躯干前移，伸胳膊等。
中间层是由底层各部位的运动组合而成的一个复杂动作。
最高层为人与周围设备的交互动作，即驾驶员对汽车部件的操作动作，如向左转动方向盘。
2）人际交互。
Aggarwal和Park[4]在2人交互的分析中，把交互行为分为3个层次。
最高层是交互行为；中间层为单个人体的动作；最底层是对身体某个部分运动的检测和识别。
群体交互（group interaction），例如会议室场景更是需要多层次的表示[5]。
关于行为的分层表示方法还可参考[2,3,4,6,7,8,9,10]。
其中特别需要注意的是Gonz`alez[7]在动作-行为的层次表示中增加了情境（situation）。
情境可认为是最高层的上下境，它用于解决行为理解的歧义问题。
比如挥手这个动作在“足球赛”和“地铁站”这二种情境中显然是有不同的含义。
综上所述，分层模型已经成为研究者们公认的一种行为的表示方法，只是在不同的研究背景和任务下，层次的数量和每个层次的定义各不相同。
得到较多认可的表示模型大致包括如下几个层次：运动（movement）, 动作（action），活动（activity）或操作(operation)，行为（behavior）。
这些层次大致是按照时间的尺度来进行分割的。
但这样的分层方法在复杂的情况下，有时显得无能为力。
更为实用的是按照任务过程进行分解。
例如，老人在厨房中的做饭活动，它可分为：取食品，处理食材，烹饪，上菜等过程。
其中每个步骤，又可进一步分解，例如，烹饪又可按菜谱分为若干步骤。
这样的分解是应用导向的。
作为一个表示模型除了定义各层表示的含义以外还需要定义它们之间的关系和运行机制。
Crowley[11]提出了情境网络(network of situation)的运行框架。
我们提出了一个基于多层次“上下境-事件”的模型[5]。
认为行为的层次结构中，上层的行为，就是下层动作定义的环境，所以就是上下境。
它定义了什么是下层中发生的有意义的动作，即事件。
相邻层次之间的“上下境-事件”关系可递归地延伸到所有的层次。
所以这个模型具有通用性。
2.2 运动特征的提取和动作表示视觉或者其他底层运动特征的提取和表示是进行高层行为理解的推理所必需的基础工作。
较早开始的对动作行为分析的工作很多是采用主动传感器来获得人体某个部位的运动信息[12,13,14,15,16]。