基于深度学习的人体行为识别算法综述_朱煜

资 源 简 介

基于深度学习的人体行为识别算法综述_朱煜

详 情 说 明

人体行为识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，旨在通过分析视频或图像序列中的人体动作来识别特定行为。近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的人体行为识别算法取得了显著进展。

这类算法主要分为基于2D卷积神经网络和基于3D卷积神经网络的方法。2D CNN方法通常先提取视频帧的空间特征，再通过时序建模手段整合时序信息；而3D CNN能够直接处理时空特征，但计算复杂度较高。此外，双流网络架构通过融合RGB和光流信息也获得了不错的效果。

近年来，基于Transformer的架构开始在该领域崭露头角，其自注意力机制能够有效捕捉长距离依赖。一些研究工作还探索了图卷积网络在骨骼点序列分析中的应用。

在实际应用中，这些算法面临光照变化、视角变化、遮挡等挑战。未来发展趋势可能包括更高效的网络架构设计、多模态数据融合以及小样本学习等方向。