基于深度学习的动作识别方法研究

资 源 简 介

基于深度学习的动作识别方法研究

详 情 说 明

基于深度学习的动作识别方法研究正在改变计算机视觉领域对动态行为的理解方式。传统方法依赖手工提取特征，而现代深度学习模型能够自动学习视频序列中的时空特征。

核心思路通常采用双流架构：一个分支处理空间信息（单帧图像特征），另一个分支分析时序信息（连续帧间运动）。3D卷积神经网络进一步将时空特征提取统一到单个模型中，通过立方体卷积核同时捕捉空间外观和时序演变。

先进方法还引入注意力机制，让模型聚焦于视频中的关键区域和重要时间片段。结合光流信息可以提供更精准的运动线索。长短时记忆网络（LSTM）等时序模型则用于建模动作的长时间依赖关系。

当前挑战包括处理视角变化、遮挡问题以及实时性要求。未来趋势指向多模态融合（结合骨骼关键点、惯性传感器等）和自监督学习，以减少对大量标注数据的依赖。