Mar, 2024

视频数据中人类行为识别的深度学习方法

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 使用深度学习方法和单帧 CNN 及卷积 LSTM 进行人类活动识别

    本文探讨了基于深度学习的两种方法 —— 单帧卷积神经网络和卷积长短时记忆，以实现从视频中识别人类行为，同时在 UCF50 数据集和实验数据集上对两个模型进行了评估，结果表明单帧 CNN 模型的准确性优于卷积 LSTM 模型。

    Apr, 2023

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 深入了解动作识别：综述

    本文全面回顾了人类动作识别领域的先驱方法和基于深度学习的方法，展望了该领域未来的新研究方向。

    May, 2016

  • 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

  • 使用级联双注意力 CNN 和双向 GRU 框架的人体运动识别

    本文提出了一种空间 - 时间级联框架，利用深度学习算法提取人类活动的深入特征，并使用双向 Gated 循环单元进行长期时间建模和人类行为识别。实验结果表明，该方法与现有算法相比在帧每秒的执行时间方面提高了最多 167 倍。

    Aug, 2022

  • Two Stream LSTM：人类动作识别的深度融合框架

    本文主要介绍了基于卷积神经网络和 LSTM 神经网络的动作识别方法，实验证明本文提出的多流融合模型可以有效地提高识别准确率。

    Apr, 2017