【摘 要】
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近年来,人体行为识别成为了计算机视觉方向的热点研究问题。基于视频进行人体行为识别的基本思想是应用卷积神经网络(CNN)来进行识别。现有的识别方法可以大致分为RGB和光流
【机 构】
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北京联合大学北京市信息服务工程重点实验;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61572077,61872042,61370138)资助
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近年来,人体行为识别成为了计算机视觉方向的热点研究问题。基于视频进行人体行为识别的基本思想是应用卷积神经网络(CNN)来进行识别。现有的识别方法可以大致分为RGB和光流组成两流架构构成的2D卷积神经网络、具有时空特性的3D卷积神经网络架构和3D卷积核的残差网络三大类。首先,根据视频中特征提取及模型的不同,将现有算法分为基于单帧的2D卷积神经网络和基于连续帧的具有时空特性的3D卷积神经网络,并分别介绍各种模型在不同数据集下的实验效果。其次,在卷积神经网络结构下,按照网络层数的不同,将其分为浅层神经网络和深层神经网络,并分别介绍不同网络的优缺点。然后,基于目前最好的实验效果,介绍3D残差网络在人体行为识别中的应用。最后,探讨人体行为识别的进一步研究方向。
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