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基于时空兴趣点的人体行为识别与预测综述报告
时空兴趣点（POI）是指人类活动的场所，如商场、咖啡厅、公园等。人体行为识别与预测是计算机视觉和机器学习领域中的研究热点。利用智能手机和定位技术，可以捕捉到用户的地理位置信息，进而推断其在POI内的活动和行为。本文将综述近年来关于基于时空兴趣点的人体行为识别与预测方面的研究成果。
1.数据集
POI数据集是进行人体行为识别的基础。Wang等人提出了基于Foursquare的POI数据集，该数据集包含了纽约市两年内的225929个POI，17.9万个用户和128万个签到记录。Xu等人构建了一个多模态数据集：基于Foursquare和Flickr的POI数据集，该数据集包括5个城市的POI和逾万个图片标注信息。Sun等人提出了基于OpenStreetMap的POI数据集，该数据集包含6个城市的51742个POI，其中包括室内和室外的POI。
2.特征提取
传统的人体行为识别方法采用手工设计的特征，但这种方法需要大量人工成本，并且特征的效果不如深度学习方法。近年来，利用深度学习进行特征提取已成为主流。Lin等人采用卷积神经网络（CNN）从用户生成的文本中提取特征，结合传感器数据和时间信息，对用户进行行为识别。Zhou等人提出了一种基于深度置信网络（DBN）的方法，从GPS轨迹和时间序列中提取特征，进而进行行为识别。Wang等人提出了一种多任务学习框架，将POI分类和行为预测作为两个任务，通过共享特征来提高分类和预测的准确性。
3.行为识别
行为识别是对用户在POI内的活动进行分类。Zhao等人提出了一种基于深度卷积神经网络（DCNN）的方法，将传感器数据、文本和时间信息综合起来进行行为识别。Zhang等人提出了一种基于POI分类和个人历史行为的方法，通过共同出现的POI来判断用户正在进行的行为。Li等人提出了一种基于主题模型的方法，将用户生成的文本信息和时间序列结合起来进行行为识别。
4.行为预测
行为预测是在当前时刻预测用户未来的行为。Hu等人提出了一种基于LSTM网络的方法，考虑传感器数据、文本和时间信息，预测下一时刻用户的行为。Xu等人提出了一种基于时间加权距离和重复行为的方法，利用用户的历史行为来预测其未来行为。Meng等人提出了一种基于PDG-GCN和时间注意力机制的方法，以POI网络为基础，预测用户未来的行为。
5.应用
基于时空兴趣点的人体行为识别和预测在许多领域有应用潜力。例如，这种技术可以应用于城市规划和智能交通系统，提高交通流量管理和旅行者信息服务。同时，它也可以应用于社交网络和电子商务中，对用户进行个性化推荐和广告定制。
综上所述，基于时空兴趣点的人体行为识别与预测是一个充满挑战的研究领域，在未来将持续受到广泛的关注和研究。