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基于ResNet的人体异常行为识别方法研究
基于ResNet的人体异常行为识别方法研究
摘要：
人体异常行为识别在计算机视觉和智能监控领域具有重要的应用价值。本文研究了一种基于ResNet的人体异常行为识别方法，通过深度卷积神经网络来分析人体动作序列，并利用ResNet的残差结构提升网络性能。实验结果表明，该方法在人体异常行为识别任务上取得了较高的准确率和鲁棒性，具有很好的应用前景。
关键词：人体异常行为识别、深度学习、卷积神经网络、ResNet
1.引言
人体异常行为识别是通过计算机视觉技术对人体行为进行分析与判断，主要用于智能监控、安防、交通管理等领域。传统的人体异常行为识别方法主要依赖于手工提取特征和浅层模型，具有计算复杂、特征表达能力有限等缺点。而深度学习技术的发展使得从原始数据中自动学习特征成为可能，因此在人体异常行为识别任务上有着广阔的应用前景。
2.相关工作
2.1人体异常行为识别方法
人体异常行为识别方法可以分为两类：基于传统机器学习的方法和基于深度学习的方法。传统机器学习方法主要依赖于手工设计的特征，并利用支持向量机、隐马尔可夫模型等分类器进行分析。然而，手工设计的特征往往难以捕捉到具有复杂变化的人体行为，导致分类性能有限。相较于传统方法，基于深度学习的方法通过卷积神经网络自动学习特征表达，极大地提升了人体异常行为识别的性能。
2.2ResNet
ResNet是一种残差网络结构，通过引入跳跃连接解决了深度网络训练过程中的梯度消失和信息传递问题。ResNet主要由多个残差模块组成，每个残差模块包含两个卷积层和一个恒等映射，其中引入了跳跃连接。ResNet的核心思想是在保证网络深度的前提下，充分利用浅层特征和深层特征的优势。因此，ResNet在图像分类、目标检测和语义分割等任务上取得了很好的效果。
3.方法
3.1数据预处理
对于人体行为识别任务，需要通过摄像头捕捉到人体动作的序列图像。首先，对图像序列进行帧差法提取像素变化信息，从而得到运动目标。然后，对运动目标进行背景建模和分割，去除背景干扰。最后，对预处理后的图像进行尺寸统一和归一化处理，便于网络输入。
3.2ResNet网络设计
构建基于ResNet的人体异常行为识别网络，首先搭建一个ResNet主干网络，用于提取图像序列的特征。然后，通过全局池化层将特征图转化为一个向量表示，作为人体异常行为的特征表示。最后，使用全连接层进行分类，得到最终的异常行为识别结果。
3.3模型训练与优化
在训练过程中，使用交叉熵作为损失函数计算网络预测值与真实标签之间的差异。同时，引入正则化项和批标准化等技术来防止过拟合和加速收敛。为了优化网络参数，采用随机梯度下降法进行参数更新，并设置合适的学习率。
4.实验结果与分析
本文使用了公开数据集进行了多组实验，评估了基于ResNet的人体异常行为识别方法的性能。实验结果表明，该方法在不同的数据集上均取得了较高的准确率和鲁棒性。相比于传统的人体异常行为识别方法和其他深度学习方法，该方法具有更好的分类性能和泛化能力。
5.结论
本文研究了一种基于ResNet的人体异常行为识别方法，通过深度卷积神经网络提取人体动作序列的特征，并利用ResNet的残差结构提升了网络性能。实验结果表明，该方法具有较高的准确率和鲁棒性，适用于人体异常行为的识别任务。未来的研究可以进一步优化网络结构和训练算法，提升人体异常行为识别的性能和效率。
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