基于深度学习的人体行为识别综述

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人体行为识别旨在对视频监控中的人体行为进行检索并识别,是人工智能领域的研究热点。基于传统方法的人体行为识别算法存在对样本数据依赖大、易受环境噪声影响等不足。为解决此问题,许多适用于不同应用场景的基于深度学习的人体行为识别算法被提出。首先介绍了人体行为识别任务中传统特征提取方法和基于深度学习的特征提取方法;其次从性能和应用两方面对基于深度学习的人体行为识别算法进行总结,重点分析了基于3D卷积神经网络、混合网络、双流卷积神经网络和少样本学习(Few-Shot Learning,FSL)的人体行为识别方法及其在UCF101和HMDB51数据集上的表现;再次,在深度学习的基础上,归纳了主流模型迁移方法的优缺点及其有效性;最后总结了现有基于深度学习的人体行为识别算法存在的不足,并讨论了以元学习(Meta-learning)和transformer为代表的FSL算法将成为未来模型主流算法的可能性,同时对未来基于深度学习的人体行为识别算法的发展方向进行展望。
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