【摘 要】
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人类动作识别是计算机视觉领域中一个重要的研究方向，特征提取作为人类动作识别任务的最关键步骤一直备受关注。面向视频中的人类动作识别任务所涉及的特征提取方法，从全局特征提取和局部特征提取这两个方面概括了传统的手工特征提取方法，并详细介绍了基于深度学习的特征提取方法中常用的特征学习模型，主要分为双流卷积网络、多流卷积网络、三维卷积网络与长短时期记忆网络四个方面。总结了动作识别领域中所面临的机遇和挑战并展
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61702066）； 重庆市教委科学技术重点研究项目（KJZD-M201900601）； 重庆市自然科学基金项目（cstc2019jcyj-msxmX0681）；
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人类动作识别是计算机视觉领域中一个重要的研究方向，特征提取作为人类动作识别任务的最关键步骤一直备受关注。面向视频中的人类动作识别任务所涉及的特征提取方法，从全局特征提取和局部特征提取这两个方面概括了传统的手工特征提取方法，并详细介绍了基于深度学习的特征提取方法中常用的特征学习模型，主要分为双流卷积网络、多流卷积网络、三维卷积网络与长短时期记忆网络四个方面。总结了动作识别领域中所面临的机遇和挑战并展望了未来可能的研究方向。
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