ECCVAug, 2016

细节同理心：用于动作识别的密集轨迹和混合分类架构

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TL;DR介绍一种结合手工特征和深度学习的识别视频动作的方法，并在五个动作识别基准测试中取得了显著的数据效率和精度提升。
action recognitionvideosspatio-temporal patternsdeep learningunsupervised representations
发现论文，激发创造
  • 视频分类的混合深度学习框架中建模时空线索

    本文提出了一种混合式深度学习框架，旨在对视频的静态空间信息、短期运动以及长期时间线索进行建模，并且在 UCF-101 人体动作和 Columbia 消费者视频两个标注数据集上实验，结果表明该框架相对于传统策略具有更高的性能.

    Apr, 2015

  • 视频数据中人类行为识别的深度学习方法

    通过对深度学习模型的全面分析，这项研究揭示了卷积神经网络、循环神经网络和两流卷积神经网络在人体动作识别中的优势和性能差异，并强调了综合模型在实现强大的人体动作识别方面的潜力和优化的研究方向。

    Mar, 2024

  • 用于 3D 视频中动作识别的双流 RNN/CNN

    本论文提出了一种通过将循环神经网络和卷积神经网络相结合运用于动作识别的算法，通过 SVM 对特征进行分类，实验结果表明，在标准数据集上，该算法提高了 14% 的识别率。

    Mar, 2017

  • 通过密集轨迹聚类进行视频表征的非监督学习

    本文提出了一个基于无监督学习的方法来学习视频中的动作识别表示，该方法结合图像表示中的两种顶级目标 —— 实例识别和局部聚合，以及通过 IDT 描述符构成的集群。使用此方法，我们在 UCF101 和 HMDB51 动作识别基准测试中取得了优异的结果，并且成功捕捉了视频动态。

    Jun, 2020

  • 用于视频动作识别的双流卷积神经网络

    本文提出了一种基于深度卷积神经网络的两通道 ConvNet 架构，结合了空间和时间网络，利用稀疏光流信息进行训练并使用多任务学习提高模型性能，成功地提高了视频动作识别的准确率。

    Jun, 2014

  • 动作识别的深度卷积特征多核学习

    采用多核支持向量机和多流深度卷积神经网络相结合的方法，在多个方面如摄像机视角、视频质量等具有挑战性的 HMDB-51 数据集上，实现了接近最先进技术的 51 种活动识别问题的性能，同时也表现出人类级别的视觉理解能力，并且结合了改进的稠密轨迹和多跳特征叠加等人工手工制造特征补充了性能。

    Jul, 2017

  • 基于 CNN 的时空表示深度分析用于行为识别

    本文分析基于 2D 或 3D CNN 的视频动作识别方法，比较这些方法之间的区别和进展，并开发了一个统一框架进行公平比较，发现在动作识别方面取得了显著的提高，但准确性未有进展，探究了 2D-CNN 与 3D-CNN 模型在时空表示能力和可传递性方面的相似之处。

    Oct, 2020

  • 视频人体动作识别中的深度神经网络：综述

    本篇论文研究了基于视频的人体行为识别任务，通过比较现有的深度学习框架（尤其是视频动作识别的表现）和机器学习框架，提出了多项新颖的研究方案。

    May, 2023

  • 深度视频动作识别的全面研究

    本文综述了 200 多篇关于视频动作识别的深度学习论文，介绍了 17 个影响模型设计的数据集和深度学习模型的发展历程，包括深度学习适应、双流网络、3D 卷积核和计算效率模型，并对几种方法在典型数据集上进行了基准测试，最后，讨论了视频动作识别面临的问题和未来的研究机会。

    Dec, 2020

  • 使用深度神经网络对动作捕捉序列进行分类和可视化

    本研究提出了一种基于深度神经网络的姿态识别系统，使用相对关节位置、时间差和规范化运动轨迹等简单但有效的特征对骨架数据进行特征提取，并采用深度自编码器对特征进行可视化，测试结果表明，该深度神经网络能够捕获到比主成分分析更具有区分性的信息，同时在 65 类、超过 2000 个动作序列的公共数据库上取得了 95% 以上的准确率，是目前这类大型数据集的最佳表现。

    Jun, 2013