Apr, 2023

基于 RGB 和热像视频的人体动作识别实时算法

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TL;DR我们提出了一种基于深度学习算法的人体动作识别方法，适用于 RGB 和红外热像摄像机，能够在实时性要求的情况下实现行人的检测和跟踪，并可对常见的四种动作进行识别。该方法利用了当前最先进的物体检测、光流和姿势估计技术，经过对视频数据集进行定性实验验证后，证明在 RGB 和热成像视频方面效果稳健。
发现论文，激发创造
  • 实时 3D 人体姿态估计和动作识别的多任务深度学习

    本研究提出了一种多任务学习框架，能够同时从单眼彩色图像中估算二维或三维的人体姿态并分类人体动作。通过参数共享与关键预测部分解耦等技术，该框架能有效地处理静态图像和视频剪辑，实现了 100 帧以上的速度，并在四个数据集上显著提高了预测能力。

    Dec, 2019

  • 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

  • 热像实时手势识别

    本文展示了一种使用热像数据的手势检测系统，使用基于背景减法的手掩模生成、k-means 算法手区域识别、手臂区域去除的手势分割以及基于卷积神经网络的手势分类来实现多个手区域的快速处理， 并引入了泡沫生长和泡沫搜索两种新算法， 进行更快的手势分割。我们收集了一个包含 10 种手势的新热像数据集，并报道了 97％的端到端手势识别准确率。

    Mar, 2023

  • 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

  • 针对人类动作识别的姿态条件的时空关注

    通过利用多模态视频数据，并提出使用两种方法来识别人类行为，包括使用卷积模型处理姿势流，由可调节关注机制控制图片流，最后经过 LSTM 神经网络对不同姿态下的处理进行特征提取，能够在多数据集上大幅度的提高人类行为识别的效果。

    Mar, 2017

  • 动作识别：从静态数据集到移动机器人

    通过利用 “提议（proposals）” 方法生成行为区域的模型训练，能够在无约束视频中实现人的行为识别，无论是否存在摄像头运动；该方法在两个新的数据集中取得了超越最先进技术的性能，同时在异常行为检测场景中取得较高的成功率。

    Jan, 2017

  • 应用驱动的人类动作识别 AI 范式

    本文提出了一个可适用于多种应用场景的人体动作识别框架，包含多形式人体检测和对应动作分类两个模块。其中，通过构建开源数据集来训练多形式人体检测模型，从而识别人的整体、上半身或部分身体，并采用动作分类模型来识别跌倒、睡觉等动作。实验结果表明，该框架对于各种应用场景都是有效的，是一种新的面向应用的人体动作识别 AI 范式。

    Sep, 2022

  • 联合分类回归循环神经网络实现在线人体动作检测

    本文研究了如何从流媒体骨架数据中实时监测并识别出人类动作，并提出了一种基于神经网络的多任务分类回归模型来更准确地定位动作类型和时间位置信息，该模型具有较高的计算效率和准确性。

    Apr, 2016

  • 基于 RGB-D 和深度学习的人体动作识别：一项综述

    本文综述了近年来在 RGB-D 基础上的人体运动识别中，采用深度学习方法中卷积神经网络和循环神经网络的应用，通过四类方法（基于 RGB、基于深度、基于骨骼、基于 RGB+D）来探讨现有技术的优缺点，特别是强调了应用于视频序列固有的时空结构信息的编码方法，以及未来的研究方向。

    Oct, 2017

  • 可重构卷积神经网络实现的三维人体活动识别

    本文提出了一种基于 RGB-D 视频的自动活动识别的深度模型，使用 3D 卷积和最大池化算子，结合激活函数以及学习出活动的时间结构，该模型可以直接作用在原始输入上进行活动分类，而且还允许动态调整模型结构以适应人类活动的时间变化，并在挑战性场景下验证了该方法的优越性，同时还给出了一个大型的 RGB-D 视频人类活动数据库。

    Jan, 2015