动作识别是视频理解的核心领域,虽然动作识别主要是识别视频中人的动作,但是该领域发展出来的算法大多数不特定针对人,也可以用于其他视频分类场景。 动作识别看上去似乎是图像分类领域向视频领域的一个自然延伸,深度学习尽管在图像分类领域取得了举世瞩目的成功,目前深度学习算法在图像分类上的准确率已经超过普通人的水平,但是,深度学习在动作识...
3. 可扩展性:GCN 所需计算量随视频中人数线性增长,很难被用于群体动作识别等应用。 2. PoseC3D: 一种基于 3D-CNN 的骨骼动作识别方法 识别流程 人体姿态提取 人体姿态提取是骨骼动作识别中非常重要的一个环节,但在此前研究中并未受到足够关注。在这个工作中,我们对姿态提取过程中的几个重要因素进行了研究。首...
其中传统的人体姿态识别方法有RMPE模型和Mask R-CNN模型,它们都是采用自顶向下的检测方法,而Openpose作为姿态识别的经典项目是采用的自底向上的检测方法,主要应用于行为监测、姿态纠正、动作分类,在智能家居、自动驾驶、智能监控等领域局具有重要的研究意义和应用价值。 在多人目标姿态识别方面,历史上常见的方法有通过自...
01/动作识别基本概念 1.视频动作识别任务 动作识别的输入是视频片段。一般做法是将视频片段采样为若干帧,常用的如8 帧、16 帧或者是32 帧,对采样帧的动作类别进行识别。从表现形式上看,这其实是一个视频分类任务。从本质技术上讲,主要是时空特征学习技术,即Spatio-temporal feature learning。要学习视频里面的时间和...
动作行为识别能力可以识别视频和图像中的人体动作行为,并返回识别后的行为类别。当前可以识别的行为类别包括:举手、吃喝、吸烟、打电话、玩手机、趴桌睡觉、跌倒、洗手、拍照。您可以根据系统提供的动作置信度判断阈值,对识别的动作进行判断。 动作行为识别适用范围: ...
一、视频识别(动作识别)基本原理 视频识别(动作识别)是指对视频序列中包含的人体动作进行时间维度和空间维度的检测与分类。其核心在于解决视频中动作“在哪里”和“是什么”的两大核心问题。视频作为动态地按照时间排序的图像序列,其图像帧间存在关联关系,因此视频识别不仅需要处理空间上的图像信息,还需要进行时间序列上...
但这只是其中的一小部分。有任务“动作分类”、“视频分类”和“自监督动作识别”(这些是一些部分重叠的任务)。有带有骨架的数据集;有关于烹饪过程的数据集: 在某些数据集中,它是短视频,而另一些则很长。 什么是动作?动作(action)是一个事件(event),可以在视频上标记,先验地知道它可能在那里发生。一个人、一台...
人类动作识别（Human Action Recognition, HAR）旨在理解人类的行为，并为每个行为分配一个标签。多种不同的数据形态都可以用来表示人类的动作和行为。这些模态可以分为 2 类：视觉模态和非视觉模态，视觉模态和非视觉模态的主要区别在于：视觉模态的数据对人类行为的表示相对直观，但是非视觉模态的数据则不是。视觉模态...
ST-GCN的技术延展-动作生成 基于对ST-GCN在人体动作识别上的效果，我们将ST-GCN网络与VAE网络结合。目的在于获取人体动作的语义，进而生成人体的动作，最终可以应用于机器人动作模仿或者其他强化学习项目中。目前项目已在进行中，下图展示的是真实的人体骨架节点3D图与网络生成的人体骨架节点3D图。具体的研究结果，之后...