基于深度学习的人体行为识别方法综述.pdf

基于深度学习的人体行为识别方法综述 基于深度学习的人体行为识别方法综述是计算机视觉领域的重要研究热点之一，该领域研究的重要性和广泛的应用前景备受国内外学者的关注。本文对基于深度学习的人体行为识别方法进行了综述，讨论了传统手工特征的方法和基于深度学习的方法的发展趋势。 人体行为识别是计算机视觉领域的重要研究方向之一，具有重要的研究意义和广泛的应用前景。在智能监控、智能家居、虚拟现实等领域中，人体行为识别技术的应用前景非常广泛。然而，基于传统手工特征的方法难以处理复杂场景下的人体行为识别。随着深度学习在图像分类方面取得巨大成功，将深度学习用于人体行为识别方法中已逐渐成为一种发展趋势。 本文首先回顾了早期基于传统手工特征的行为识别方法，然后从网络结构的角度对近年来一些基于深度学习的人体行为识别方法进行论述和分析，包括双流网络架构和三维卷积网络架构等。同时，本文还介绍了目前用于评价方法性能的人体行为识别数据集，并总结了部分典型方法在 UCF101 和 HMDB51 两个著名的公开数据集上的性能。 本文从性能和应用两个方面对基于深度学习的人体行为识别方法的未来发展方向进行了展望，并指出了当前方法存在的不足之处。本文对基于深度学习的人体行为识别方法进行了系统的综述和分析，为未来的人体行为识别研究和应用提供了有价值的参考。 知识点： 1. 人体行为识别是计算机视觉领域的重要研究方向之一，具有重要的研究意义和广泛的应用前景。 2. 基于传统手工特征的方法难以处理复杂场景下的人体行为识别。 3. 深度学习在图像分类方面取得巨大成功，将深度学习用于人体行为识别方法中已逐渐成为一种发展趋势。 4. 双流网络架构和三维卷积网络架构是常用的基于深度学习的人体行为识别方法。 5. UCF101 和 HMDB51 是两个著名的公开人体行为识别数据集，用于评价方法性能。 6. 基于深度学习的人体行为识别方法存在一些不足之处，需要进一步的研究和改进。 本文对基于深度学习的人体行为识别方法进行了系统的综述和分析，为未来的人体行为识别研究和应用提供了有价值的参考。