人体行为识别，具体很好的识别率

资 源 简 介

人体行为识别，具体很好的识别率

详 情 说 明

人体行为识别技术在现代计算机视觉领域扮演着重要角色，尤其在监控、体育分析、医疗康复等场景有广泛应用。针对跑步、太极、行走、蹲姿等典型动作的高精度识别，目前主流方案通常基于深度学习框架实现。

核心技术通常包含三个关键环节：首先通过骨骼关键点检测（如OpenPose或MediaPipe）提取人体18-25个关节点坐标；然后使用时序建模网络（如LSTM或3D-CNN）捕捉动作的动态特征；最后通过分类器输出动作类别概率。其中双流网络结构（空间流+时间流）能显著提升对太极等复杂动作的识别率。

提升识别准确率的核心策略包括：采用多模态数据融合（RGB视频+深度信息）、设计注意力机制突出关键帧、以及通过数据增强扩充训练样本。当前在标准数据集（如Kinetics）上，最优模型的top-1准确率可达90%以上，但对遮挡场景下的蹲姿等动作仍需优化特征提取策略。