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基于RGBD多模态特征的行为识别的中期报告
一、研究背景与意义
行为识别是计算机视觉领域的热点问题之一，它在智能安防、人机交互、智能家居、视频监控等领域具有广泛的应用。在深度学习的推动下，行为识别的准确率得到了极大提升，其中基于RGBD多模态特征的行为识别方法是目前研究的热点。
RGBD多模态特征指的是从RGB彩色图像和深度图像中提取的多种特征，例如图像的颜色、纹理、运动、深度等特征。由于RGBD多模态特征能够充分描述人的行为和环境信息，因此应用于行为识别能够提高识别的准确率和稳定性。
本项目旨在基于RGBD多模态特征，设计一种高精度的行为识别方法，以适应各种场景中行为识别的需求。
二、研究内容
1.收集数据集
本项目中，我们使用了具有挑战性的公开数据集ActRec，其中包含了50个不同的人行走、跳跃、开门、关闭门等10种常见行为的数据，涵盖了各种不同场景的拍摄，例如室内、室外、弱光等。
2.提取RGBD多模态特征
我们使用了深度神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)对RGBD图像进行特征提取。
首先，我们使用了Inception-v3模型对RGB图像进行特征提取，并将300维特征向量作为输入。由于深度图像没有直接可用的深度卷积神经网络模型，因此我们借鉴了一些文献[1]中的方法，将深度图像转化为伪RGB图像，然后再利用Inception-v3模型对其进行特征提取，得到300维特征向量。
最后，我们将RGB特征向量和伪RGB特征向量进行拼接，得到600维的RGBD特征向量。
3.行为识别实验
我们使用了几种常见的机器学习模型（如支持向量机、随机森林等），并采用5折交叉验证的策略，对RGBD多模态特征进行训练和测试。同时，我们还比较了不同特征组合方式的表现，例如只使用RGB特征，只使用深度特征和RGBD特征相结合。
三、实验结果与分析
实验结果表明，使用RGBD多模态特征的行为识别方法，在ActRec数据集上的平均准确率能够达到87.5%，明显高于只使用RGB或深度特征的情况（分别为75.2%和62.7%）。
四、下一步工作
1.尝试更多特征提取方法
除了深度学习方法，还可以尝试其他类型的方法，例如手工设计的特征和基于词袋模型的方法，以比较不同特征提取方法对行为识别的影响。
2.增加更多种类的行为
在研究中，我们只考虑了10种常见行为，下一步可以尝试增加更多种类的行为以扩大识别的范围。
3.结合时空信息
在研究中，我们只考虑了单张RGBD图像，下一步可以尝试结合多个时刻的RGBD图像训练模型，以利用更丰富的时空信息。