基于深度学习的人体动作识别与姿势估计技术研究

基于深度学习的人体行为识别技术的研究与应用

基于视频的人体行为识别一直是计算机视觉领域的热门研究方向,在智能视频监控、安全驾驶、人机交互和视频检索等领域有着重要的应用价值。随着深度学习技术的发展成熟,人体行为识别取得了突破性进展,但由于人体行为复杂性和背景噪音等问题,如何高效准确地提取人体行为特征,设计一种高精度、泛化能力强的人体行为识别算法仍是巨大的挑战。针对这些问题,本文的主要研究工作如下:提出一种基于二维注意力卷积神经网络的人体行为识别算法。为了减少背景噪音干扰,准确提取关键区域的特征信息,本文提出一种基于像素级别的注意力机制,驱动网络自主学习特征权重,有效地提高了算法性能。提出一种基于三维残差卷积神经网络的人体行为识别算法。为了充分利用视频的空间和时间信息,本文设计一种三维卷积神经网络,同时提取时空特征,并嵌入三维残差结构,加深网络宽度的同时提高性能,为减少模型参数量,使用全局平均池化代替全连接层。该算法在准确率和速度上具有良好的效果。提出一种基于多流卷积神经网络的人体行为识别算法。为了增强模型的泛化性能,本文提出使用多模态数据输入,包括RGB图、光流图和梯度图,并使用二维和三维多种网络结构,最后提出两种网络加权融合策略,该算法在UCF101数据集和HMDB51数据集上的准确率分别为95.1%和71.6%。提出基于滑动窗口的驾驶员异常行为监控预警机制,通过累计异常值和与异常阈值判断是否触发预警,进一步设计并完成原型系统,通过自主采集的驾驶员行为数据集完成应用层面的算法验证。

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基于深度学习的人体行为识别技术研究

作者：李红 臧晶

来源：《科技资讯》2019年第29期 龙源期刊网

摘 ;要：人体行为识别是计算机视觉领域研究的一个热点，为了提高视频中的人体行为识别的准确率，提出了一种基于3D卷积神经网络的行为识别方法，首先构建3D CNN模型，通过三维卷积核，来提取视频中人体行为的时-空域信息，最终并在UCF-101数据集上进行训练与测试，证明了该方法具有较好的识别效果。

关键词：人体行为识别 ;3D卷积神经网络 ;UCF-101数据集

中图分类号：TP391.41 ; 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2019）10（b）-0023-02 龙源期刊网

作为智能视频分析领域中必不可少的一部分，人体行为识别技术成为计算机视觉领域中研究的热点，在人体交互、安全监控、安全防护和公共场所等多个领域具有广泛的应用前景。

1 ;卷积神经网络

卷积神经网络由低隐藏层和高层两部分构成，低隐藏层即特征提取层，是由若各个卷积层和下采样层交替构成，用来提取局部特征。CNN的高层是由全连接层、输出层以及逻辑回归分类器构成。

1.1 卷积层

卷积层每个输出矩阵的大小是（N-m+1），详细运算过程如式（1）所示。

其中，Xil，j中的l表示第l个卷积层，i表示第i个卷积输出矩阵的某个值，j表示对应的输出矩阵的编号，f表示非线性函数。

1.2 池化层

池化层采用局部求均值的方式进行降维[1]。详细运算过程如式（2）所示。

其中，Xil，j为进行池化过程后局部的一个输出项，它是由上一层大小为n×n的局部小矩阵进行均值运算得到的。

2 ;基于3D卷積神经网络的行为识别模型

基于深度学习的人体动作识别与分析毕业设计

基于深度学习的人体动作识别与分析

随着人工智能技术的快速发展，深度学习在人体动作识别与分析领域展现出强大的应用潜力。本文以基于深度学习的人体动作识别与分析为主题，探讨其在毕业设计中的应用。

一、引言

深度学习是一种通过模拟人脑神经网络结构，实现对复杂模式的学习和识别的机器学习方法。其应用广泛，尤其在计算机视觉领域表现突出。而人体动作识别与分析作为计算机视觉的一个重要研究方向，也得到了深度学习方法的广泛应用。

二、深度学习在人体动作识别中的应用

1. 数据采集与预处理

在进行人体动作识别和分析之前，首先需要采集人体动作数据并进行预处理。数据采集可通过传感器设备、摄像头等手段进行，采集到的数据包括人体关节点的坐标、深度图像、RGB图像等。预处理阶段则包括数据清洗、标注和标准化等，以确保数据的质量和统一性。

2. 深度学习模型选择

常用的深度学习模型如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及两者的结合（CRNN）等，都可以用于人体动作识别。选择适合的模型需要根据实际问题的复杂程度和性能要求进行权衡。例如，对于时间序列的动作数据，RNN和CRNN模型更适合捕捉序列之间的时序信息。

3. 模型训练与优化

在选择好模型后，需要进行模型的训练与优化。模型训练过程中，需要准备训练集和验证集，并设置合适的损失函数和优化器。通过反向传播算法，将训练数据输入模型中进行前向传播和反向传播，更新模型的权重参数。同时，学习率的设置、正则化和批量归一化等技术也可以用于提高模型的性能。

4. 动作识别与分类

在得到训练好的模型后，可以将其应用于动作识别与分类任务中。给定新的人体动作数据，通过模型进行特征提取和分类，从而实现对人体动作的准确识别。同时，可以借助注意力机制、融合多模态信息等方式，进一步提高动作识别的准确性和鲁棒性。

三、人体动作识别与分析应用示例

以人体动作识别应用于智能健身监测系统为例，介绍其具体实现。

基于深度学习的人体动作识别算法研究

人体动作识别是目前计算机视觉和模式识别领域的研究热点之一。随着深度学习技术的发展，基于深度学习的人体动作识别算法在这一领域取得了重大突破。本文将从深度学习的基本原理、人体动作识别的应用场景、基于深度学习的人体动作识别算法的研究现状以及未来发展方向等方面进行探讨。

首先，我们先来了解一下深度学习的基本原理。深度学习是一种模仿人类大脑神经网络结构和工作原理的机器学习方法。其核心是人工神经网络，通过多层次的神经元构建复杂的网络结构进行信息处理和学习。深度学习具有自动学习特性，能够从大量的数据中提取高层抽象特征，对复杂问题进行建模和解决。

然后，我们来看一下人体动作识别的应用场景。人体动作识别在很多领域都有着广泛的应用，比如体育运动分析、人机交互、安防监控等。在体育运动分析中，通过识别运动员的动作，可以进行运动技能评估、个人训练指导等。在人机交互领域，通过识别用户的动作，可以实现手势控制、虚拟现实交互等。在安防监控中，通过识别人体动作可以实现行为识别、异常检测等。

接下来，我们重点介绍基于深度学习的人体动作识别算法的研究现状。目前，基于深度学习的人体动作识别算法主要分为两类：基于2D图像的方法和基于3D图像的方法。基于2D图像的方法使用基于卷积神经网络（CNN）的方法进行特征提取和分类。典型的基于2D图像的方法有卷积神经网络+长短时记忆网络（CNN-LSTM）、二维卷积神经网络（2D-CNN）等。基于3D图像的方法则通过传感器（比如深度相机）获取的3D图像进行特征提取和分类。典型的基于3D图像的方法有三维卷积神经网络（3D-CNN）、时空卷积神经网络（Spatiotemporal-CNN）等。

基于深度学习的人体动作识别算法的研究现状有以下几个方向：一是特征表示学习。传统的人体动作识别算法主要依赖于手工设计的特征，但这些特征往往不能充分提取动作的高层次语义信息。因此，如何通过深度学习自动学习更好的特征表示是一个重要的研究方向。二是跨域人体动作识别。由于各种因素的影响，比如人的外貌、衣着、光照条件等，不同场景下采集到的数据存在较大的差异性。因此，如何实现在不同场景下的人体动作识别是一个具有挑战性的问题。三是关节和身体部位的建模。人体动作是由不同关节和身体部位的运动复合而成，如何准确地建模关节和身体部位之间的关系对于人体动作识别具有重要意义。四是在线实时人体动作识别。在很多实际应用场景下，对动作的实时识别要求很高，如何实现在线实时的人体动作识别是一个重要的研究方向。