基于视觉的人体动作识别是利用图像处理和计算机视觉技术,从视频或图像中提取并分析人体动作信息,从而实现对人体动作的识别和解析。本文将对基于视觉的人体动作识别的研究现状、关键技术、应用领域以及挑战和未来发展趋势进行综述。 二、人体动作识别的研究现状 近年来,基于视觉的人体动作识别技术得到了广泛关注,并在多个领域取得了显著的进展。该领域的
动作识别可以看作是一个纯分类问题,其中要识别的视频基本上已经过剪辑(Trimmed),即每个视频包含一段明确的动作,视频时长较短,且有唯一确定的动作类别。而在时序动作定位领域,视频通常没有被剪辑(Untrimmed),视频时长较长,动作通常只发生在视频中的一小段时间内,视频可能包含多个动作,也可能不包含动作,即为背景(Bac...
人体动作识别技术能够通过捕捉、分析和理解人体运动信息,实现对人体行为的自动识别和判断,具有广泛的应用前景。本文旨在综述基于视觉的人体动作识别的基本原理、研究现状、挑战与展望,为相关研究提供参考。 二、人体动作识别的基本原理 基于视觉的人体动作识别主要依赖于计算机视觉技术,通过捕捉人体运动过程中的图像信息,提取...
视频动作识别是视频理解的代表性任务之一。在过去的十年中,由于深度学习的出现,我们见证了视频动作识别的巨大进步。但我们也遇到了新的挑战,包括在视频中建模长期时间信息,高计算成本,以及由于数据集和评估协议的差异导致的无法比较的结果。在本文中,我们对200多篇关于视频动作识别的深度学习的现有论文进行了全面的调查。
作者在原综述文章的最后一部分展望了 HAR 领域未来的发展方向，作者认为有 6 个方向可能是未来研究和探索的重点，分别是：（1）新的数据集（比如不受控环境下的多模态数据集）；（2）多模态学习；（3）高效的行为分析；（4）早期行为识别（即只有一部分动作被执行）；（5）大规模训练；（6）无监督和半监督学习...
本文旨在综述基于视觉的人体动作识别的研究现状,包括相关技术、方法和挑战,以期为后续研究提供参考。 二、人体动作识别的技术基础 1.特征提取:特征提取是人体动作识别的关键步骤,主要目的是从图像或视频中提取出与人体动作相关的特征。常见的特征包括形状特征、纹理特征、光流特征等。 2.模型构建:基于提取的特征,构建...
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。视觉模态主要包...
人类动作识别的特征提取方法综述 动作识别技术让机器看懂人类行为，核心在于如何从复杂动作中提炼有效特征。不同场景对特征要求不同，研究者们尝试过多种思路，每种方法都有独特视角和适用场景。基于关节点轨迹的方法把人体看作骨骼模型，通过追踪关节角度变化捕捉动作模式。这种方法需要准确的人体姿态估计，在健身动作分析...
作者在原综述文章的最后一部分展望了 HAR 领域未来的发展方向,作者认为有 6 个方向可能是未来研究和探索的重点,分别是:(1)新的数据集(比如不受控环境下的多模态数据集);(2)多模态学习;(3)高效的行为分析;(4)早期行为识别(即只有...