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基于深度学习的视频中人体动作识别进展综述
近年来，随着深度学习技术的不断发展和普及，视频中人体动作识别成为了计算机视觉领域研究的热点之一。该领域应用广泛，例如人机交互、运动分析、医疗康复等。本文将对近年来基于深度学习的视频中人体动作识别的研究进展进行综述。
一、人体动作识别的背景
人体动作识别是指将视频中的人体动作从整个场景中分离出来，并根据动作本身的特点进行分类。该任务被认为是计算机视觉领域中一个非常重要的问题，同时也是一个具有挑战性的问题。在现实中，人体动作可能受到多种因素的影响，如光照、遮挡、背景等，因此，如何准确地提取人体关键点并识别出其中的动作是非常困难的。
二、传统的人体动作识别方法
在深度学习技术被广泛使用之前，人们通常采用传统的机器学习算法来解决人体动作识别的问题。其中包括线性回归、支持向量机、决策树等算法。这些方法的主要思想是从输入的特征中学习一个模型，以帮助分类。然而，这些方法的性能受限于数据的数量和质量，同时也容易受到问题的影响，例如限制方向变化、全局背景变化、光照变化等。
三、基于深度学习的人体动作识别方法
随着深度学习技术的发展，基于深度学习的人体动作识别方法逐渐发展壮大。深度学习可以通过学习大量数据并构建一个适当的模型，实现对各种复杂的场景的准确分类。
1.基于卷积神经网络的人体动作识别
卷积神经网络是一种广泛用于图像识别的深度学习算法，由于其对特征的学习具有很强的鲁棒性和泛化能力，因此在人体动作识别任务中也被广泛应用。
卷积神经网络的输入通常是一些与人体姿态相关的特征，例如坐标、角度等。卷积层将这些输入与多个不同大小的卷积核进行卷积操作并生成一系列的特征图。接下来，池化层通常被用于减小特征图的大小，并提升卷积神经网络的鲁棒性。
在人体动作识别任务中，通常采用双向循环神经网络（Bi-LSTM）进行时序建模。Bi-LSTM能够学习时间序列上的依赖关系，并评估人体动作中的空间关系和时间序列信息。因此，使用Bi-LSTM可以在时空关系上实现更加逼真的建模。
2.基于图卷积网络的人体动作识别
图卷积网络是一种特殊的深度神经网络，它在处理带有结构化数据的图像和视频方面具有很强的优势。由于人体动作在空间和时间上都具有结构化的特点，因此图卷积网络也被广泛应用于人体动作识别任务中。
在图卷积网络中，每个节点代表一个特定的关键点，例如肘部、膝盖、手腕等。边缘代表节点之间的空间或时间关系。图卷积网络利用传递函数对节点和其邻居的特征进行聚合，并将其更新为一个新的节点特征。最后，使用全连接层对节点特征进行分类。
3.基于三维卷积神经网络的人体动作识别
使用三维卷积神经网络可以对视频进行直接处理。这种方法以三元子集（x、y和z）作为输入，对图像序列产生特征图。在三维卷积神经网络中，可以对连续的帧进行处理，以建立视频中人体动作的时空表示。
四、研究成果和应用实例
近年来，基于深度学习的人体动作识别研究得到了广泛关注，涌现出了众多优秀的算法和模型。例如，Zhang等人提出了一种融合了时间和空间信息的三维卷积神经网络，并在CASIA和NTURGB+D数据集上实现了良好的性能。Zhu等人提出了一种基于图卷积网络的人体动作识别模型，并在多个数据集上进行了评估，实现了高达98％的分类精度。
在实际应用中，基于深度学习的人体动作识别技术被广泛应用于多个领域，如人机交互、运动分析、医疗康复等。例如，基于人体动作识别技术的人机交互系统可以实现手部或身体姿态的无线控制，对残障人士进行康复训练。在医疗领域，人体动作识别技术可以用于监测和诊断某些疾病或损伤。在运动分析领域，它可以为运动员提供数据分析和优化训练计划等方面的帮助。
五、总结
本文综述了基于深度学习的视频中人体动作识别方法的进展和应用。深度学习在人体动作识别任务中具有无与伦比的优势，可以有效地处理多种复杂的场景。由于人体动作识别是一个非常重要的问题，因此在未来，我们可以期待该领域中更多的创新和研究成果。