视频行为识别综述
弱监督与少样本学习场景下视频行为识别综述
弱监督与少样本学习场景下视频行为识别综述弱监督与少样本学习场景下视频行为识别综述导言：随着计算机视觉领域的快速发展和智能视频监控系统的广泛应用，视频行为识别成为了一个备受关注的研究领域。
然而，仍然存在着一些挑战，例如弱监督和少样本学习。
一、弱监督视频行为识别在现实生活中，获取带有标注的大规模训练数据集是非常困难和昂贵的。
弱监督学习旨在利用只有部分标注信息的数据来进行模型训练。
在应用于视频行为识别中，主要存在以下两种弱监督学习的方式。
1.1 弱标注弱标注指的是只有视频级别标签或部分帧级别标签的情况。
这种情况下，模型需要从每个视频中学习到行为的特征。
1.2 不完整标注不完整标注是指只有一部分视频帧被正确标注，而剩余的帧则没有标注。
这意味着模型需要根据已有标签来理解整个行为。
二、少样本视频行为识别另一个挑战是少样本学习，即在较少标注样本的情况下进行视频行为识别。
由于缺乏足够的样本进行模型训练，少样本学习需要从有限的样本中进行学习并进行准确的行为分类。
2.1 迁移学习迁移学习是一种常用的解决少样本学习问题的方法。
通过从源领域中学习到的知识来帮助新的目标领域学习。
2.2 生成对抗网络生成对抗网络（GAN）是另一个在少样本学习中广泛使用的方法。
GAN可以通过生成更多的数据样本来解决数据稀缺的问题。
三、弱监督与少样本学习的融合方法在实际应用中，往往需要同时解决弱监督和少样本学习问题。
以下是一些常用的融合方法。
3.1 弱监督主动学习弱监督主动学习结合了弱标注和主动学习的思想，通过主动地选择最有用的样本来进行模型训练，从而提高行为识别的准确性。
3.2 生成对抗网络与迁移学习的融合生成对抗网络与迁移学习的融合可以在少样本学习的同时，将生成对抗网络应用于弱监督学习，从而提高模型的泛化能力和准确性。
3.3 多任务学习多任务学习是将弱监督和少样本学习问题视为并行任务进行解决。
通过同时学习多个任务，可以利用任务之间的相关性提高模型的泛化能力和准确性。
视频群体行为识别综述
视频群体行为识别综述视频群体行为识别综述随着计算机视觉和机器学习技术的快速发展，视频群体行为识别成为了一个备受关注的研究领域。
视频群体行为识别旨在通过分析视频中的多个个体之间的相互关系和协作行为，从而理解其所具有的群体行为模式。
视频群体行为识别具有广泛的应用领域，包括安全监控、交通管理、无人驾驶等。
视频群体行为识别的关键问题是如何提取和表示群体行为的特征。
传统方法主要依赖于手工设计的特征，如颜色直方图、光流特征等。
然而，这些手工设计的特征受限于视觉表达的能力和表征能力，往往无法很好地捕捉到群体行为中的细粒度信息。
因此，近年来，基于深度学习的方法逐渐成为了视频群体行为识别的主流。
基于深度学习的视频群体行为识别方法主要包括两个方面：特征提取和行为识别。
特征提取是指从视频中提取出有用的特征表示，常见的方法有卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
卷积神经网络可以通过多个卷积层和池化层来提取图像的局部和全局特征，而循环神经网络则可以捕捉到视频序列中的时序信息。
行为识别是指通过特征提取得到的特征，对群体行为进行分类和识别。
常见的方法有支持向量机（SVM）和循环神经网络等。
近年来，随着深度学习的不断发展，越来越多的方法被提出来解决视频群体行为识别的问题。
其中，一种重要的方法是时空注意力网络（STAN）。
时空注意力网络可以根据不同的特征区域和时序信息赋予不同的权重，从而更好地捕捉到群体行为中重要的特征和时序信息。
另一种重要的方法是图卷积网络（GCN）。
图卷积网络可以将视频中的个体之间的关系建模为图结构，从而更好地挖掘群体行为中的社交关系和协作行为。
除了特征提取和行为识别，视频群体行为识别还面临以下挑战。
首先，视频群体行为往往具有多样性和复杂性，不同的场景和行为模式可能导致难以捕捉和表示。
其次，视频中的个体之间存在相互遮挡和部分遮挡的情况，这使得群体行为的识别更加困难。
此外，视频数据量庞大，如何高效地处理和分析大规模的视频数据也是一个需要解决的问题。
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。
视频监控系统算法的使用技巧与行为识别分析
视频监控系统算法的使用技巧与行为识别分析随着科技的发展，视频监控系统在各个领域得到了广泛的应用，它不仅可以提高安全性和管理效率，还能提供大量的数据用于行为分析和决策支持。
然而，视频监控系统的操作并不简单，需要掌握一定的技巧和算法知识，特别是在行为识别分析方面。
本文将介绍一些视频监控系统算法的使用技巧以及行为识别分析的方法和应用。
首先，我们要了解视频监控系统中常用的算法。
在视频监控系统中，常见的算法包括运动检测、目标跟踪、行为分析等。
运动检测算法可以通过比较相邻帧之间的像素差异来检测到物体的运动，从而触发报警或者执行其他操作。
目标跟踪算法是基于运动检测结果的基础上，对运动目标进行跟踪和识别，可以用于追踪特定人物或物体的运动轨迹。
行为分析算法则是通过分析目标的运动轨迹和动作特征来判断其行为是否可疑或危险。
在使用视频监控系统算法时，我们需要注意以下几点技巧。
首先，合理设置算法的参数。
不同的场景和需要会有不同的要求，我们可以根据实际需求调整算法的参数，如灵敏度、阈值等，以达到更好的效果。
其次，选择适合的算法。
不同的算法适用于不同的应用场景，我们需要根据实际情况选择适合的算法，以提高算法的准确性和效率。
此外，对于大规模的视频监控系统，我们可以考虑使用分布式算法和GPU加速等技术，以提高系统的并行处理能力和效率。
行为识别分析是视频监控系统中非常重要的应用之一，它可以通过对目标的运动和动作进行分析，来判断其行为是否可疑或危险。
在行为识别分析中，我们需要掌握一些常见的方法和技巧。
首先是基于规则的方法，通过定义一系列的规则来判断目标的行为是否符合预期，如禁止进入某个区域、禁止停留等。
这种方法简单直观，但需要手动设置规则，不适用于复杂场景。
其次是基于机器学习的方法，可以通过训练一个分类器来判断目标的行为类别，如奔跑、打架、偷窃等。
这种方法需要大量的训练数据和复杂的特征工程，但可以适应更复杂的场景。
最后是基于深度学习的方法，可以通过深度神经网络来学习目标的行为模式，如异常行为检测、人物识别等。
基于模式识别的视频内容分析技术综述
基于模式识别的视频内容分析技术综述随着互联网和数码媒体的快速发展，视频资源的数量和规模不断增长。
然而，由于视频数据本身的多样性和复杂性，直接利用人力进行视频内容分析变得困难且低效。
因此，基于模式识别的视频内容分析技术应运而生，其通过利用计算机视觉、模式识别和机器学习等相关领域的方法与技术，实现对视频内容的自动分析与理解。
本文将对基于模式识别的视频内容分析技术进行综述，探讨其应用领域、关键技术以及挑战与未来发展方向。
一、视频内容分析的应用领域基于模式识别的视频内容分析技术已广泛应用于各个领域，包括视频监控、视频搜索与检索、视频目标识别与跟踪、视频内容理解与解释等。
其中，视频监控是最早应用该技术的领域之一。
通过使用模式识别算法，可以实现对监控视频中的异常情况、目标物体和行为的检测与分析。
视频搜索与检索则是基于视频内容的相关性进行检索，利用模式识别技术将视频内容与用户查询进行匹配，提供相关的搜索结果。
视频目标识别与跟踪则是利用模式识别技术对视频中的目标物体进行检测、识别与跟踪，常用于智能交通、视频安防等领域。
此外，视频内容理解与解释是基于模式识别的视频分析的一个重要研究方向，旨在实现对视频内容的高层次理解与解释，如视频语义理解、情感分析等。
二、视频内容分析的关键技术基于模式识别的视频内容分析技术的核心是计算机视觉、模式识别和机器学习等相关领域的技术，下面将介绍其中的一些关键技术。
1. 视频特征提取与表示视频特征提取是视频内容分析的首要任务，通过将视频的低层次视觉特征转换为高层次的语义特征，实现对视频内容的理解。
常用的视频特征包括颜色特征、纹理特征、形状特征等。
视频特征的表示方式有多种，如Bag of Visual Words模型、时空金字塔模型等。
2. 视频目标检测与识别视频目标检测与识别是视频内容分析的重要任务，其目标是检测和识别视频中的目标物体。
常用的方法包括基于深度学习的目标检测方法，如Faster R-CNN、SSD等。
视频监控中的行为识别与分析
视频监控中的行为识别与分析随着科技的发展和社会的进步，视频监控系统在我们日常生活中扮演了越来越重要的角色。
与传统的监控相比，视频监控系统不仅可以提供更清晰、更广角度的画面，还能通过先进的图像处理技术进行行为识别与分析，从而提高监控的智能化水平。
本文将重点讨论视频监控中的行为识别与分析技术以及其在不同领域中的应用。
行为识别与分析是指通过对视频监控中的行为进行自动识别和分析，从而实现对异常行为的判断和预警。
视频监控中的行为可以分为人体行为和非人体行为两大类。
在人体行为方面，传统的行为识别主要基于目标检测和跟踪技术，通过对视频中的人体目标进行分析来实现行为识别。
例如，对于监控场景中发生的各类人体动作，如走路、奔跑、摔倒等，可以基于目标检测和运动轨迹分析来自动识别并进行报警。
随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络的行为识别方法也逐渐成为主流，该方法通过网络自动学习行为特征，实现对复杂行为的准确识别和分类。
在非人体行为方面，主要包括车辆行为和物品行为的识别与分析。
对于车辆行为识别，智能视频监控系统可以通过车牌识别、车辆轨迹分析等手段，实现对车辆的实时追踪和异常行为的监测，如超速、占道等。
对于物品行为识别，系统可以通过对监控场景中的物体进行跟踪和分析，实现对物品的移动、出现、消失等行为进行监测和报警。
视频监控中的行为识别与分析技术在安防领域中有着广泛的应用。
首先，它可以帮助安防人员提高监控效率和工作质量。
传统的监控需要人工对大量监控画面进行观察和判断，工作量大且容易出现疏漏，而行为识别与分析技术可以实现对异常行为的自动识别和报警，极大地减轻了安防人员的工作负担。
其次，行为识别与分析技术可以帮助安防人员提前发现潜在的安全隐患。
例如，在人群密集的公共场所中，如果有人突然奔跑或摔倒，系统可以即时识别并发出报警，便于及时采取措施防止事态扩大。
此外，行为识别与分析技术还可以辅助犯罪侦查工作，通过对案发现场的监控画面进行分析，帮助警方获取犯罪嫌疑人的特征信息和行动轨迹。
视频监控中的人员行为分析与识别
视频监控中的人员行为分析与识别视频监控技术的广泛应用已经成为了现代社会中不可或缺的一部分，为了提高监控效率和准确性，人员行为分析与识别技术逐渐被引入到视频监控系统中。
本文将从视频监控中的人员行为分析、人员行为识别及其应用方面进行探讨。
视频监控中的人员行为分析是指通过对视频中人员的行为、动作、姿态等进行分析，挖掘出其中蕴含的信息并进行处理。
人员行为分析主要包括目标检测、行人跟踪、行人计数、姿态识别等多个方面的内容。
通过这些分析，可以对视频中的人员行为进行全面、准确的了解，从而帮助监控人员更好地掌握场景中的情况。
人员行为识别是指通过对视频中的人员特征进行分析，进行人员身份的识别和辨别。
常见的人员行为识别技术包括人脸识别、行人重识别、人员属性分析等。
人脸识别技术通过分析人脸的特征点和纹理等信息，对目标进行身份识别。
行人重识别技术则通过对行人行走的姿态和外貌进行分析，判断是否为同一人。
人员属性分析则是通过对人员的服装、性别、年龄等进行分析，对目标进行进一步的区分和识别。
人员行为分析与识别技术在各个领域都有着广泛的应用。
在交通领域中，人员行为识别可以用于交通监管，通过识别交通违法行为，提高交通管理效率。
在安防领域中，人员行为分析与识别可以用于对可疑人员的识别和跟踪，提高安全防范能力。
在商业领域中，人员行为分析与识别可以用于对顾客行为的分析，帮助商家更好地了解消费者需求，提高销售额。
在智慧城市建设中，人员行为分析与识别可以用于人流分析、交通疏导等方面，提升城市管理水平。
然而，人员行为分析与识别技术也面临着一些挑战和难点。
首先是复杂场景下的误检问题。
复杂场景中，光线、阴影、遮挡等因素会影响人员行为的准确分析和识别。
其次是大数据处理问题。
视频监控在实时采集视频数据时会产生大量的数据，如何快速、准确地对数据进行分析和识别，是当前亟需解决的问题。
此外，隐私问题也是人员行为分析与识别技术面临的一大挑战。
在利用这些技术的过程中，如何保护个人隐私，合理使用这些数据，是一个需要深思熟虑的问题。
视频监控中的行为识别与异常检测
视频监控中的行为识别与异常检测随着科技的不断进步和应用领域的拓展，视频监控系统在日常生活和工作中扮演着越来越重要的角色。
在各种场景下，通过视频监控可以及时发现并记录各种行为活动，从而为安全管理和事后调查提供有力的支持。
然而，对于人工来说，对大量视频数据进行连续监控和分析是一项巨大的挑战。
因此，行为识别与异常检测技术的应用逐渐受到人们的关注和重视。
行为识别是指通过对视频数据进行分析，从中识别出特定行为或动作，并将其与已知的模式进行比对。
这种技术可以应用于各种领域，如公共安全、交通管理、智能建筑等。
基于视频监控的行为识别系统可以有效地检测和识别各种人类行为，如行走、跑步、站立等，甚至可以识别特定的运动或动作，如拿取物品、打开门窗等。
为了实现行为识别，一种常用的方法是利用计算机视觉和图像处理技术。
首先，需要使用摄像机收集视频数据，并将其转换为数字信号。
然后，利用图像处理算法，提取视频数据中的特征。
特征可以是视频中的物体、动作、轮廓等。
接下来，利用机器学习算法，对特征进行分类和识别，以确定视频中是否存在特定的行为。
为了改善行为识别的准确性和鲁棒性，研究者们还提出了一些改进方法。
例如，使用多个摄像机进行视频采集，可以提供更多的视角和信息，从而提高识别精度。
此外，还可以利用深度学习技术，如卷积神经网络，自动学习和提取视频数据中的特征。
这种方法基于大量的视频数据进行训练，可以识别复杂的行为模式，并具有较高的准确性。
除了行为识别外，异常检测也是视频监控中重要的应用之一。
异常检测是指从视频数据中识别出与正常模式相悖的行为或活动。
在监控摄像头无法实时观察的场景下，异常检测可以帮助安保人员及时发现和响应异常事件，提高安全性。
异常检测通常采用基于统计学的方法。
首先，收集一段时间内的正常视频数据，通过统计分析建立正常行为的模型。
然后，将新的视频数据与模型进行比对，如果发现某些行为或活动不符合模型的规律，就可以判定为异常。
视频物体检测技术综述
视频物体检测技术综述随着社交媒体和数字娱乐的快速发展，视频内容的需求日益增长。
为了提供更好的用户体验，视频物体检测技术得到了广泛应用。
视频物体检测技术是一种对视频数据进行分析和理解的方法，旨在从视频中准确识别和跟踪出现的物体。
本文将对视频物体检测技术进行综述，介绍其基本原理、常用方法和应用领域。
一、基本原理和方法1.1 图像物体检测技术基本原理图像物体检测是视频物体检测的基础，其核心原理是将输入图像中的每个像素与预定义的目标类别进行比较，然后根据比较结果确定物体是否存在于图像中。
常见的图像物体检测方法包括基于区域的方法（如Selective Search和Region Proposal Network）和基于深度学习的方法（如Faster R-CNN和YOLO算法）。
1.2 视频物体检测技术基本原理视频物体检测技术在图像物体检测的基础上，通过对连续帧的检测结果进行分析和整合，从而实现对视频中物体的准确跟踪和检测。
常见的视频物体检测方法有两类：one-shot方法和tracking-by-detection方法。
one-shot方法通过对视频中的每一帧进行独立的物体检测，然后将结果整合得到物体的轨迹信息。
而tracking-by-detection方法则在视频序列中对目标进行连续跟踪，并根据每一帧的检测结果对目标进行更新和修正。
二、常用方法2.1 传统的视频物体检测方法传统的视频物体检测方法主要是基于视觉特征工程和目标跟踪技术。
其中，视觉特征工程方法主要包括颜色特征、纹理特征、形状特征和运动特征等。
目标跟踪技术则是通过对目标的运动轨迹进行建模和预测，实现对视频中目标的准确定位和跟踪。
2.2 基于深度学习的视频物体检测方法基于深度学习的视频物体检测方法近年来得到了广泛应用，其核心思想是利用深度神经网络模型对视频数据进行特征学习和检测。
常见的基于深度学习的视频物体检测方法有Two-Stream网络、I3D网络和Tube-CNN网络等。
智能安防系统中的视频监控与行为识别技术研究综述与性能评估研究与应用案例分析
智能安防系统中的视频监控与行为识别技术研究综述与性能评估研究与应用案例分析1. 引言智能安防系统在当今社会中得到越来越广泛的应用，其中视频监控与行为识别技术是关键的核心部分。
本文将对智能安防系统中的视频监控与行为识别技术进行综述，并对其性能评估研究和应用案例进行分析。
2. 视频监控技术2.1 视频监控系统概述视频监控系统是指通过视频采集设备对特定区域进行实时监控和录像，并通过监控中心进行管理和控制。
这种系统通过安装在不同位置的摄像机，可以实时获取监控区域的视频图像。
2.2 视频编码技术视频编码技术是视频监控系统中的重要技术，用于将视频图像进行压缩编码，以实现高效的存储和传输。
常用的视频编码标准有H.264和H.265等。
2.3 视频图像增强技术视频图像增强技术用于提高视频图像的质量和清晰度，包括去噪、增强对比度和锐化等处理方法。
这些技术可以改善图像的细节和可视性，提高监控系统的效果。
3. 行为识别技术3.1 行为识别概述行为识别是指通过分析视频监控中的人体动作和行为，对人物身份、活动和意图进行识别和分析。
通过行为识别技术可以实现对监控区域的异常行为和目标行为的自动检测和报警。
3.2 人体检测与跟踪人体检测与跟踪是行为识别的基础，通过使用计算机视觉和机器学习算法，可以实现对视频图像中的人体进行准确的检测、标定和跟踪。
3.3 动态行为识别动态行为识别是通过分析人体的姿态、动作和行为轨迹等信息，对人体的行为进行识别和分类。
常用的方法包括行为特征提取、行为模型建立和行为分类等。
4. 智能安防系统性能评估研究4.1 性能评估指标智能安防系统的性能评估是为了衡量系统的准确性、稳定性和可靠性。
常用的性能评估指标包括准确率、召回率、误报率和漏报率等。
4.2 性能评估方法性能评估方法包括仿真实验、实测实验和基准评测等。
通过对不同的智能安防系统进行性能评估，可以评估系统的优劣并进一步提升系统的性能。
5. 智能安防系统应用案例分析5.1 网络摄像机应用案例网络摄像机通过使用网络传输视频数据，可以实现远程监控和实时数据存储等功能。
视频监控系统中行为识别与异常检测
视频监控系统中行为识别与异常检测随着科技的不断发展，视频监控系统已经成为我们生活中不可或缺的一部分。
而对于大规模的监控系统来说，如何快速准确地识别行为和检测异常成为了一个重要的问题。
本文将探讨视频监控系统中的行为识别与异常检测技术，并介绍其在安全监控、交通管理等领域的实际应用。
行为识别是视频监控系统中的一个重要任务，它旨在通过对视频中的人员、车辆等进行分析，判断其所进行的行为。
通过行为识别，我们可以实时监控人员的活动轨迹、车辆的行驶状态等，从而提前发现潜在的安全风险。
现代视频监控系统通常采用计算机视觉技术，将视频帧转化为数字形式，在此基础上进行分析和处理。
行为识别的关键在于特征提取和分类。
特征提取是指从视频中提取出能够代表行为特性的特征，比如人体的运动特征、车辆的行驶速度等；而分类是指根据这些特征，将视频分为不同的行为类别，如行走、奔跑、停车等。
传统的行为识别方法主要依赖手工提取的特征，如Haar特征、HOG特征等。
但这种方法存在容易受到光照、遮挡等因素影响的缺点。
近年来，基于深度学习的行为识别方法取得了令人瞩目的成果，通过卷积神经网络等模型自动学习出特征表示，并在大规模数据集上进行训练和优化，进一步提升了行为识别的准确度和鲁棒性。
异常检测是视频监控系统中的另一个重要任务，它旨在通过对视频中的行为进行分析，检测出与正常行为有显著差异的异常行为。
对于大规模的监控系统来说，人工检查每一个视频是不现实的，因此需要借助自动化的工具来快速准确地发现异常。
异常检测通常包括两个阶段：训练阶段和测试阶段。
在训练阶段，我们利用已标注的正常行为样本，训练一个模型来表示正常行为的分布。
在测试阶段，我们将待检测的行为与训练阶段学到的模型进行比较，根据模型的输出判断是否存在异常行为。
异常检测的关键在于建模和判别。
建模是指对正常行为进行建模，通常采用概率模型、聚类模型或者深度学习模型等。
判别是指根据建模的结果，对待检测行为进行判断，常见的方法包括最近邻、One-class SVM等。
视频监控系统中的行为识别算法研究
视频监控系统中的行为识别算法研究随着科技的不断发展，视频监控系统已经成为现代城市安全保障的重要组成部分。
然而，传统的视频监控系统往往需要大量的人力管理和检查，效率较低。
而行为识别算法，则可以帮助我们对视频图像中的行为进行自动检测和分类，从而提高视频监控系统的效率和准确性。
一、行为识别算法的基本原理行为识别算法是指通过视频监控系统中的图像处理技术，对监控范围内的人物、车辆等进行实时监测，并对其行为进行分类和判断的技术。
其基本原理是通过对视频图像序列进行分析和处理，提取出人物的运动信息、人物间的交互关系、场景背景等特征，再通过机器学习等算法对这些特征进行分类和识别。
其中，视频图像分析部分主要涉及图像预处理、对象检测、轨迹跟踪等技术；而分类识别部分则主要包括特征提取、特征选取、分类器设计等算法。
在行为识别算法中，常用的特征包括运动特征、形态特征、纹理特征等。
二、行为识别算法的应用场景行为识别算法的应用场景非常广泛，包括城市安防、交通管理、环境监测等领域。
其中，城市安防领域是行为识别算法的主要应用场景，主要涉及视频监控、异常检测、事件识别等方向。
在城市安防方面，行为识别技术能够对视频图像进行自动化分析和识别，从而提高监控效率和准确度。
例如，在公共场所的视频监控系统中，行为识别算法可以对人物的行走轨迹、停留时间、姿态等信息进行收集和分析，从而识别出异常行为，警示管理人员做出相应的处理措施。
此外，在交通管理领域，行为识别技术也有着重要的应用。
例如，在路口的视频监控系统中，行为识别算法可以对车辆的行驶速度、路径、违规行为等进行检测和识别，从而实现交通违规行为的自动监测和处理，提高交通管理的效率。
三、行为识别算法的研究现状目前，国内外在行为识别算法研究方面都有多个研究团队进行深入探究。
其中，国外主要以美国、英国、法国等发达国家为主，主要涉及计算机视觉、机器学习、数据挖掘等领域；国内则涉及多个领域，如图像处理、模式识别、人工智能等方向。
视频监控系统中的行为识别与异常检测方法
视频监控系统中的行为识别与异常检测方法随着科技的不断进步，视频监控系统在各个领域的应用越来越广泛。
无论是在公共场所、企事业单位，还是在家庭和交通系统中，视频监控系统都起到了重要的作用。
然而，仅凭人工监控往往难以覆盖所有细节，并且容易出现疏漏。
因此，行为识别与异常检测方法的研究和应用显得尤为重要。
行为识别是指通过对监控场景中的人、车、物等进行行为特征提取和分析，实现对不同行为进行自动识别的过程。
行为识别技术可以帮助监控人员及时发现可疑行为，并对其进行预警和处理。
在视频监控系统中，通常采用的行为识别方法包括机器学习、计算机视觉和深度学习等。
一种常见的行为识别方法是基于机器学习的分类算法。
该算法通过对已标注的训练数据进行学习，从而得到一个分类模型。
在实际应用中，可以使用支持向量机、随机森林或深度神经网络等算法对行为数据进行训练和分类。
通过不断优化训练模型，使其能够准确识别不同的行为，如交通事故、盗窃等。
另一种常用的行为识别方法是基于计算机视觉技术的方法。
计算机视觉技术可以通过对图像或视频数据进行处理和分析，提取出图像特征，并对其进行相应的识别。
在视频监控系统中，可以利用计算机视觉技术对人的动作、物体的移动等进行识别和跟踪。
例如，可以通过对人的运动轨迹进行分析，判断是否存在异常行为。
最近几年，深度学习在行为识别与异常检测领域中取得了显著的进展。
深度学习模型可以通过对大量训练数据进行学习，自动提取出特征，并实现对复杂行为的准确识别。
例如，可以利用卷积神经网络对视频图像进行特征提取，然后使用循环神经网络对时间序列进行建模，从而实现对行为的识别和分类。
深度学习在行为识别领域的应用有望进一步提高视频监控系统的准确性和效率。
与行为识别相比，异常检测更加困难。
异常检测是指对监控场景中的异常行为进行识别和报警。
由于异常行为的种类繁多，且难以定义明确的规则，因此传统的方法常常难以胜任。
现如今，基于机器学习和深度学习的异常检测方法逐渐得到应用。
视频监控系统中的行为识别与分析
视频监控系统中的行为识别与分析随着科技的不断发展，视频监控系统在各个领域被广泛应用。
视频监控系统的主要用途是对指定区域进行实时监控，以保障公共安全和预防犯罪活动。
然而，仅仅记录监控画面并不能从中获取有用的信息，因此行为识别与分析成为了视频监控系统中的一个重要环节。
行为识别与分析是指通过视频监控系统中的摄像头对目标对象进行识别，并进一步分析其行为特征和动作。
这一过程主要包括目标检测、目标跟踪和行为分析三个步骤。
目标检测是指通过算法识别监控画面中的目标对象，如人员、车辆等。
目标跟踪则是指对目标对象进行实时追踪，以获得其运动轨迹。
最后，行为分析则是基于目标跟踪的轨迹数据，分析目标对象的行为模式和动作。
在视频监控系统中，行为识别与分析有着广泛的应用。
其中，一项重要的应用是安全监控。
通过行为识别与分析，监控人员能够及时发现异常行为，如盗窃、抢劫等犯罪活动，从而能够及时采取措施进行干预。
另外，行为识别与分析还可以应用于交通管理领域。
通过对交通监控摄像头所拍摄画面的行为分析，可以判断交通流量、拥堵情况等，并调整交通信号灯的时间间隔，从而提高交通效率。
在行为识别与分析中，常用的技术包括背景建模、行为特征提取和动作识别等。
背景建模是指通过对摄像头拍摄的画面中的静态背景进行建模，以便进一步识别出目标对象。
在背景建模中，最常用的算法是基于高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）的算法。
行为特征提取则是指对目标对象的行为进行特征提取，以便进行进一步的分析。
常用的行为特征包括目标运动速度、运动方向、运动轨迹等。
动作识别是指对目标对象的行为进行分类，以识别出不同的动作。
常见的动作识别算法包括隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）和卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）等。
值得注意的是，行为识别与分析在视频监控系统中并非一项简单的任务。
视频监控系统中的行为识别与分析技术
视频监控系统中的行为识别与分析技术第一章引言随着科技的不断发展与进步，视频监控系统在社会安全和管理中扮演着至关重要的角色。
然而，仅仅将大量视频数据存储下来并不能真正提高安全性和效率。
因此，在视频监控系统中进行行为识别与分析是必不可少的。
本文将介绍视频监控系统中的行为识别与分析技术，并探讨其应用和挑战。
第二章视频行为识别与分析基础2.1 视频行为识别视频行为识别是指通过对视频数据的分析和处理，识别出其中的特定行为或活动。
这需要采用图像处理、模式识别、机器学习等技术，将视频数据转化为可识别的行为特征，并与事先建立的行为模型进行比对，最终确定行为类别。
2.2 视频行为分析与视频行为识别相对应的是视频行为分析，它不仅识别行为类别，还对行为进行分析和解释。
行为分析可以提供更多的上下文信息，例如行为的持续时间、频率、目标之间的关系等。
第三章视频行为识别与分析方法3.1 图像处理技术图像处理技术是视频行为识别与分析的基础。
其中，包括图像增强、目标检测、跟踪与分割等技术。
通过这些技术，可以提取出更合适的图像特征，为下一步的行为识别提供更有效的数据。
3.2 模式识别与机器学习模式识别和机器学习是视频行为识别与分析的关键技术。
这些技术通过建立模型和学习数据，能够自动发现行为特征，并进行分类和识别。
常用的算法包括支持向量机(SVM)、决策树、隐马尔可夫模型(HMM)等。
3.3 深度学习与神经网络近年来，深度学习和神经网络在视频行为识别与分析中发挥了重要作用。
通过构建深度神经网络，可以从原始视频数据中提取出更高级别的特征，并实现更准确的行为分类和识别。
第四章视频行为识别与分析的应用4.1 安全监控视频行为识别与分析技术在安全监控领域具有广泛的应用。
例如，可以识别出异常行为，并发出警报。
同时，还可帮助调查人员追踪犯罪嫌疑人，提供有力证据。
4.2 交通管理视频行为识别与分析技术可以用于交通管理，例如识别出车辆违规行为，监测交通拥堵情况等。
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。
基于视频分析的行为识别技术
基于视频分析的行为识别技术随着科技的不断发展，计算机视觉技术也不断完善。
基于视频分析的行为识别技术作为其中的一个重要分支，近年来备受关注。
这种技术可以对视觉数据进行深层次挖掘，从视频中提取出人物的行为轨迹，并通过对行为模式的学习和分类，实现对特定行为的识别。
视频行为识别技术通常包括三个主要步骤：特征提取、行为检测和行为识别。
其中，特征提取是整个流程的第一步，它的目的是将视觉数据中的关键信息提取出来，以便后续的行为分析。
特征提取的方法包括传统的机器学习方法和深度学习方法。
前者以手动方式完成算法构建，后者则通过神经网络的自动学习得到特征表示。
行为检测是视频行为识别的关键步骤，它负责检测出视频中出现的相应行为。
行为检测的方法主要有两种：基于人工规则的方法和基于监督学习的方法。
人工规则方法是通过设定一系列手动设计的规则来检测行为，优点是算法简单易懂，缺点是无法应对复杂环境和多样化行为。
监督学习方法则需要事先标注大量视频数据，训练出对应的行为分类器，可以较好地应对各种复杂行为。
行为识别是整个视频分析的最终目标。
它通过对特定行为模型的学习和分类器的训练来实现。
行为识别的方法主要分为两种：无监督学习和有监督学习。
无监督学习主要是针对行为数据中的隐含规律进行挖掘，从而实现行为的自动识别。
而有监督学习则需要事先标注大量的行为数据，训练出一组包含多个类别的行为分类器，可以实现比较准确的行为识别。
基于视频分析的行为识别技术在很多领域都有广泛的应用。
比如，在安防领域，该技术被广泛应用于人群密集场所的监测和异常行为检测。
又如，在医疗领域，行为识别技术则可以应用于老人、病人等人群的生活监测，从而为医护人员提供更好的服务。
总之，基于视频分析的行为识别技术是一种具有很大发展潜力的技术。
通过对人物行为的深层次挖掘和分析，我们可以更好地理解人类行为背后的规律和机制，为很多领域的人类活动提供更为精确的分析和预测。
虽然该技术还存在一些问题和挑战，比如数据量大、计算复杂度高等问题，但相信随着技术的不断进步，这些问题也将逐渐得到解决。
机器学习技术在视频监控中的行为识别分析
机器学习技术在视频监控中的行为识别分析随着科技的发展，视频监控系统已经成为了许多领域中不可或缺的重要工具。
然而，人工监控视频需要大量的人力和时间，而且存在主观判断和疲劳等问题。
为了解决这些问题，机器学习技术被引入到视频监控中，以帮助实现自动化的行为识别分析。
本文将重点探讨机器学习技术在视频监控中行为识别分析方面的应用和挑战。
一、机器学习技术在行为识别分析中的应用1. 动作识别机器学习技术可以通过训练模型来识别不同的动作，如行走、奔跑、举起物体等。
通过分析视频中的人体姿势和运动轨迹，机器学习算法可以准确地识别和分类各种动作。
这对于监控场景中的异常行为检测和安全保障具有重要意义。
2. 行为分析机器学习算法可以通过对视频中的行为进行分析，进而实现对行为的自动识别。
比如，通过分析一个人在监控视频中的行为，可以判断其是在工作、休息还是疲劳等。
这对于工业生产、身份验证和安全管理等领域具有重要的应用价值。
3. 目标跟踪与检测机器学习技术可以实现对视频中的目标进行准确的跟踪和检测。
通过对目标的形状、颜色、运动轨迹等特征进行学习，机器学习算法可以实现对目标的自动识别和分类，从而帮助监控系统进行精确的目标跟踪和检测。
二、机器学习技术在行为识别分析中的挑战1. 数据获取与标注机器学习模型的性能很大程度上依赖于训练数据的质量。
要构建一个准确的行为识别模型，需要大量的有标注的训练数据。
然而，人工标注数据耗时耗力，且容易出现错误。
因此，如何获取大规模、高质量的标注数据是一个挑战。
2. 复杂场景下的准确性视频监控系统往往面临复杂的场景，包括光照变化、遮挡、低分辨率等因素。
这些因素可能会影响机器学习算法的准确性和鲁棒性。
因此，如何在复杂场景下提高机器学习算法的准确性是一个重要的挑战。
3. 实时性要求视频监控系统通常需要实时地对视频进行分析和识别。
然而，许多机器学习算法的训练和推理过程需要大量的计算资源和时间。
因此，如何在保证准确性的同时满足实时性的要求也是一个需要解决的挑战。
计算机视觉中的视频识别算法综述
计算机视觉中的视频识别算法综述随着计算机技术的快速发展，计算机视觉逐渐成为热门研究领域。
视频识别作为计算机视觉中的一个重要任务，广泛应用于监控、智能交通、视频分析和虚拟现实等领域。
本文将综述计算机视觉中的视频识别算法，包括视频目标检测、跟踪和识别。
1. 视频目标检测算法视频目标检测是指在视频序列中准确定位并识别出感兴趣的目标，是视频识别的基础任务。
常见的视频目标检测算法包括：1.1 基于传统方法的视频目标检测算法：传统方法主要利用颜色、纹理和形状特征，采用背景建模、帧间差分或光流等方法，对目标进行检测。
然而，这些方法对光照变化、遮挡和复杂背景等情况较为敏感。
1.2 基于深度学习的视频目标检测算法：近年来，深度学习在计算机视觉领域取得突破性进展。
基于深度学习的视频目标检测算法借助卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）等模型，实现了更准确和稳健的目标检测。
2. 视频目标跟踪算法视频目标跟踪是指在视频序列中实时追踪目标位置和形态的任务。
常见的视频目标跟踪算法包括：2.1 基于传统方法的视频目标跟踪算法：传统方法主要利用目标的颜色、形状和纹理等特征进行跟踪。
这些方法普遍存在对遮挡和目标外观变化不敏感的问题。
2.2 基于深度学习的视频目标跟踪算法：基于深度学习的视频目标跟踪算法利用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模型，可以自动学习目标的外观和运动特征，实现更准确和鲁棒的目标跟踪。
3. 视频目标识别算法视频目标识别是指从视频序列中识别出目标的类别或身份信息。
常见的视频目标识别算法包括：3.1 基于传统方法的视频目标识别算法：传统方法主要利用目标的形状、颜色和纹理等特征进行识别。
这些方法通常需要手动设计特征和分类器，对目标变化较大和背景干扰较多的场景效果不佳。
3.2 基于深度学习的视频目标识别算法：基于深度学习的视频目标识别算法充分利用深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network，DCNN）等模型，从大量标注数据中自动学习目标的特征表示。
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随着现代监控技术的发展，视频监控的应用越来越广泛，人体行为分析成为其中重要的研究领域之一。
人体异常行为的识别与检测非常重要，因为它可以帮助我们及时发现和应对可能存在的安全隐患，提高公共区域的安全性。
本文将综述基于视频的人体异常行为识别与检测方法的研究现状与发展趋势。
在人体异常行为识别与检测领域，研究人员提出了许多不同的方法和算法。
其中，常用的方法可以分为两大类：基于特征的方法和基于深度学习的方法。
我们先来介绍基于特征的方法。
基于特征的方法主要是通过对人体动作特征的提取与分析，来识别和检测异常行为。
常见的特征包括运动特征、姿势特征和外观特征等。
运动特征是通过对人体运动轨迹、速度和加速度等进行计算得到的。
姿势特征是通过对人体骨骼位置和角度的分析得到的。
外观特征则是通过对人体外表特征的提取得到的，比如衣着颜色、服饰款式等。
这些特征可以用来描述人体的运动状态和行为。
在特征提取完成后，通常会使用机器学习算法来进行异常行为的分类和检测。
常用的机器学习算法包括支持向量机、决策树、随机森林等。
通过训练样本数据，建立分类模型，然后用该模型对新的视频数据进行分类和判断。
这种方法已经取得了一定的成果，但它有一个明显的缺点，即对特征提取的要求较高，需要人为提供特定的特征信息。
因此，近年来，基于深度学习的方法逐渐兴起。
基于深度学习的方法通常使用卷积神经网络（CNN）进行特征提取和分类。
CNN能够自动学习图像和视频数据中的特征，避免了对特征的人工提取。
通过搭建深度神经网络，可以实现对异常行为的自动识别和检测。
在训练过程中，通常需要大量的标注数据来进行监督学习，然后将学习到的模型应用于新的视频数据。
这种方法在一些研究中已经取得了较好的效果，且具有一定的泛化能力。
除了以上两种主要的方法外，还有一些辅助方法可以提高人体异常行为识别的准确性。
比如，多视角融合技术可以通过将来自不同摄像头的视频数据进行融合，提高异常行为的检测率和准确性。
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2018年6月Journal on Communications June 2018 第39卷第6期通信学报V ol.39No.6视频行为识别综述罗会兰，王婵娟，卢飞（江西理工大学信息工程学院，江西赣州 341000）摘 要：目前行为识别发展迅速，许多基于深度网络自动学习特征的行为识别算法被提出。
深度学习方法需要大量数据来训练，对电脑存储、运算能力要求较高。
在回顾了当下流行的基于深度网络的行为识别方法的基础上，着重综述了基于手动提取特征的传统行为识别方法。
传统行为识别方法通常遵循对视频提取特征并进行建模和预测分类的流程，并将识别流程细分为以下几个步骤进行综述：特征采样、特征描述符选取、特征预/后处理、描述符聚类、向量编码。
同时，还对评价算法性能的基准数据集进行了归纳总结。
关键词：行为识别；手动提取；深度网络；数据集中图分类号：TP391文献标识码：Adoi: 10.11959/j.issn.1000-436x.2018107Survey of video behavior recognitionLUO Huilan, WANG Chanjuan, LU FeiSchool of Information Engineering, Jiangxi University of Science and Technology, Ganzhou 341000, China Abstract: Behavior recognition is developing rapidly, and a number of behavior recognition algorithms based on deep network automatic learning features have been proposed. The deep learning method requires a large number of data to train, and requires higher computer storage and computing power. After a brief review of the current popular behavior recognition method based on deep network, it focused on the traditional behavior recognition methods. Traditional be-havior recognition methods usually followed the processes of video feature extraction, modeling of features and classifi-cation. Following the basic process, the recognition process was overviewed according to the following steps, feature sampling, feature descriptors, feature processing, descriptor aggregation and vector coding. At the same time, the bench-mark data set commonly used for evaluating the algorithm performance was also summarized.Key words: behavior recognition, handcrafted, deep network, data set1引言人体行为识别是指利用模式识别、机器学习等方法，从一段未知的视频中自动分析识别人体执行的行为。
最简单的行为识别也称为行为分类，它可以将未知视频中的人体行为分类到预先定义的几种行为类别中。
较为复杂的行为识别是指识别视频中多个人体正在交互进行的群体活动。
行为识别的最终目标是自动分析视频中有什么人，在什么时刻、什么地方做了什么事情。
人体行为识别在安防、交通管理、智能看护、娱乐休闲等现实生活中应用广泛。
目前，行为识别的研究方法主要有2种：一种是基于手动提取特征的方法，另一种是基于深度网络学习特征的方法。
2种方法各有长短，基于手动提取特征的方法能够根据需要提取相应的特征，实现简单，但行为的表示能力也受所提取特征的限制；基于深度网络学习特征的方法能够自动学习特征，但需要大量数据支撑，不适于小型数据集处理，收稿日期：2018-01-29；修回日期：2018-05-16基金项目：国家自然科学基金资助项目（No.61105042, No.61462035）；江西省自然科学基金资助项目（No.20171BAB202014）Foundation Items: The National Natural Science Foundation of China (No.61105042, No.61462035), The Natural Science Founda-tion of Jiangxi Province (No.20171BAB202014)·170· 通 信 学 报 第39卷且整个过程是端到端的，像个黑盒子，不适于计算视觉领域的研究初学者熟悉图像、视频处理的基本技术和基本步骤。
Moeslund 等[1]按照行为的复杂程度将人体行为分为3个层级：基本动作、行为和活动。
基本动作指的是能在肢体层次上描述的基本运动；行为指的是由基本动作构成，描述一个可能是周期性的全身运动；活动包含许多后续动作，并对正在执行的动作进行解释。
例如，左腿向前是一个基本动作，跑步是一个行为，跨栏就是一个包括开始、跳跃和跑步动作的一个活动。
与此类似，文献[2]认为行为识别可以分为2类：一类是低层动作的识别，另一类是高层行为的识别，其还认为前者是后者的基础，并依此将行为识别方法分为2类进行综述。
Ji 等[3]按行为识别的步骤将其分成3个子问题：人体检测、与视觉无关的姿势表示和估计、行为理解，并对其进行了综述。
而Dhamsania 等[4]按照视频场景中的目标人物数对识别方法进行了分类，将其区分为单人行为识别、双人或人与物互动的行为识别以及多人行为识别。
Candamo 等[5]则讨论了交通监管视频场景中的行为识别问题：单人游荡识别、多人打架识别以及人与物体互动识别（如偷车、毁坏公共设施等）。
Poppe 等[6]将视频行为识别的问题转化为图像序列的识别分类问题，并讨论了图像的各种表示及分类方法。
有些综述着眼于讨论某一特定动作类识别问题。
Weinland 等[7]着眼于解决全身运动（如踢打、拳击等）识别问题的方法，并对这些方法按照如何表示动作的时空结构、如何对视频进行分割以及如何学习获得行为表示进行分类。
Chaudhary 等[8]着眼于解决手势识别问题的方法，比较分析了当前一些流行方法的实验结果。
为了让初学者更好地理解传统视频行为识别方法的基本流程及其与最新深度网络模型方法的区别，本文分别综述了传统手动提取特征方法和深度网络学习方法，并重点论述了基于手动提取特征表示的行为识别方法，按照流程就每个相对独立的步骤进行了总结归纳，然后在此基础上综述了当前流行的用于行为识别的深度学习模型。
主要贡献如下。
1) 对基于手动提取特征表示的行为识别方法进行了较为系统、全面的研究和分类，并对每类方法中的典型算法进行了阐述和分析。
2) 对2012年以来以卷积神经网络为代表的深度网络学习技术在行为识别中的应用进行了研究和阐述。
3) 对行为识别算法常用的基准数据集、算法性能评价指标进行了研究和介绍。
4) 讨论了行为识别中目前存在的、亟待解决的主要问题以及未来发展的趋势。
2 基于手动特征的行为识别方法基于手动提取特征的行为识别方法一般包含如图1所示的处理流程，即首先对视频进行采样，然后对样本提取特征，接着对特征进行编码，再对编码得到的向量进行规范化，最后训练分类。
2.1 特征采样方法一般而言，提取特征之前需要先对视频进行兴趣点采样，然后对采样兴趣点进行特征信息的提取。
采样方式有基于兴趣区域的采样、基于轨迹的采样和基于身体部分的采样等。
2.1.1 基于兴趣区域的采样基于兴趣区域的采样方法是指利用探测器检测视频的兴趣区域，从而提取特征描述的方法。
这类方法不需要对行为视频进行前景背景分割，也不需要对发生行为的人体进行精确的定位跟踪。
Laptev 等[9]提出对Harris 角点检测方法[10]进行时空扩展，在行为视频中进行Harris3D 兴趣点检测。
Harris3D 检测空间维与时间维上都具有显著变化的点区域，并自适应地选择兴趣点的时间尺度与空间尺度。
图2示例了对UCF101[11]数据库中画眼妆这个动作的兴趣点采样截图。
Oikonomopoulos 等[12]提出了一种基于时空显著点的行为表征方法：首先图1 基于手动提取特征的行为识别流程第6期罗会兰等：视频行为识别综述·171·计算行为视频中每个像素点对应的时空邻域的信号直方图的熵，然后将取得Shannon熵的局部极大值的位置点视为时空显著点。
以上2种方法检测到的采样点在空间尺度与时间尺度上都具有显著变化，但是视频中满足条件的采样点较少，这就导致采样得到的时空兴趣点比较稀疏，对后续的行为识别有一定的影响。
针对这种问题，Dollar等[13]提出了一种基于空间维上的高斯平滑滤波器与时间维上的Gabor滤波器的Cuboid检测方法，该方法检测出的时空兴趣点较为密集。
Rapantzikos等[14]提出使用离散小波变换，通过低通、高通滤波器的响应值来检测时空兴趣点。
后来Rapantzikos等[15]又提出引入运动信息与颜色信息进行时空显著点检测。
这些时空兴趣点检测方法均检测到了密集的时空兴趣点。
Willems等[16]提出将二维图像中的Hessian 显著点检测方法扩展到三维视频中，这种方法被命名为Hessian时空兴趣点检测方法，它使用3D Hessian矩阵的行列式来评估视频中各位置点的显著性。
Hessian时空兴趣点检测方法以一种非迭代的方式，自动选择兴趣点的时空位置与尺度。
这种方法能够检测到更为密集，且尺度不变的时空兴趣点。
(a) 原视频(b) Harris3D兴趣点采样图2 原视频与兴趣点采样对比2.1.2基于轨迹的采样伴随着人体运动的发生，会产生一条运动轨迹。
Wang等[17]提出沿着运动轨迹将轨迹邻域划分成细小的子空间，然后对每个子空间提取特征描述信息。