基于深度学习的人体动作识别

资 源 简 介

基于深度学习的人体动作识别

详 情 说 明

在计算机视觉领域，基于深度学习的人体动作识别技术近年来取得了显著进展。这项技术通过分析视频序列中的人体运动模式，能够准确识别各种日常活动和特定动作。

典型的深度学习解决方案通常采用多阶段处理框架。首先通过卷积神经网络提取视频帧的空间特征，捕捉人体关键部位的位置和形状信息。随后引入时间建模模块（如3D卷积、LSTM或Transformer）来分析动作的时序演变规律。更先进的系统会结合骨骼关键点检测技术，通过人体姿态估计来增强动作表征能力。

在实际应用中，这类系统面临的主要挑战包括：如何有效处理遮挡情况下的动作识别，如何区分外观相似但语义不同的动作，以及如何在计算资源受限的设备上实现实时识别。最新的研究方向包括引入注意力机制来聚焦关键帧，以及采用自监督学习来减少对标注数据的依赖。

这项技术在智能监控、人机交互、医疗康复和体育分析等领域展现出广阔的应用前景，持续推动着人机交互方式的革新。