Sep, 2017

基于 3D 卷积神经网络在冰球视频中实现多标签类别不平衡的动作识别

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TL;DR本研究利用 3D CNN 构建深度多标签 HAR 系统以解决应用于曲棍球视频中类别不平衡动作识别的问题，并对该系统进行了测试和验证，结果表明该方法比现有解决方案表现更好。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 体育视频动作识别调查：数据集、方法和应用

    本文综述了针对运动分析的视频动作识别方法，介绍了超过十种不同的运动类型，包括个人运动和团队运动。对现有的分析框架进行比较并总结了团队运动和个人运动领域的最新视频动作识别技术。同时，讨论了该领域的挑战和未解决的问题，并开发了一个工具箱，基于 PaddlePaddle 平台，实现了对足球、篮球、乒乓球和花样滑冰的动作识别。

    Jun, 2022

  • 三流网络用于增强动作识别

    该论文提出了两种基于 CNN 的体系结构，包括三种流，可以分别捕捉不同速率的空间和时间信息，并使用双向 LSTM 和注意力机制进一步提高模型性能，实现了人类动作识别任务的最先进表现。

    Apr, 2021

  • 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

  • 从 CNN 到 Transformers 的多模态人体动作识别：一项调查

    多模态人体动作识别的综述研究，重点关注多模态数据融合设计方面的经典和新兴技术，分析了卷积神经网络和 Transformer 建模方法在该问题上的流行趋势和更高效的模型设计选择，并讨论了实践模型训练中的有前景的架构和融合设计选择，以及多模态数据集的规模和评估视角，提出了多模态人体动作识别的挑战与未来发展方向。

    May, 2024

  • 通过并行多重感受野 1D 卷积在粗略注释的体育视频中进行事件检测

    针对运动视频分析的问题，我们提出了在粗略注释视频中进行事件检测的任务，并引入了一种多塔时间卷积网络的架构。该方法在 NHL 数据集上获得了 55％的平均 F1 分数，并在 SoccerNet 数据集上实现了与现有技术水平的竞争性表现。我们相信我们的方法将有助于开发更实用的运动视频事件检测流水线。

    Apr, 2020

  • 多模态数据中的人类动作识别：一篇综述

    本文综述了基于不同数据形式的深度学习方法在人类动作识别方面的应用以及涉及 co-learning 和融合等技术，并对多个基础数据集进行了实验比较研究与探讨未来研究方向。

    Dec, 2020

  • 人体动作识别的多视点室外数据集

    该论文提供了一个从多个角度观测人类行为的数据集，并在两流卷积神经网络结构配合核排名汇总的方法下获得了 74.0% 的动作识别准确率。

    Oct, 2021

  • 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