基于時空序列殘差網絡融合的人體行為識別研究基于時空序列殘差網絡融合的人體行為識別研究

1.引言

人體行為識別是計算機視覺領域的一個重要研究方向。在人類社會交往、安防監控、智能家居等領域，人體行為識別技術具有廣泛的應用前景。隨著深度學習技術的快速發展，基于時空序列的人體行為識別方法取得了很大的進展。然而，由于人體行為序列的復雜性，傳統的深度學習模型仍然存在一些問題，如模型的泛化能力不強、過擬合等。因此，本文旨在通過融合殘差網絡和時空序列方法，提出一種有效的人體行為識別方法。

2.相關工作

2.1殘差網絡

殘差網絡是一種特殊的深度學習模型，通過引入殘差連接來解決梯度消失和梯度爆炸的問題。殘差連接是指將輸入信號直接添加到模型輸出中，從而使得模型可以學習到輸入和輸出之間的差異。在圖像識別和目標檢測任務中，殘差網絡已經取得了很好的效果。

2.2時空序列方法

時空序列方法是一種基于視頻序列的行為識別方法。通過對連續幀圖像進行建模和分析，可以捕捉到人體行為中的時序信息。時空序列方法主要包括循環神經網絡（RNN）和卷積神經網絡（CNN）。RNN通過循環結構實現對時間序列的建模，而CNN則通過卷積操作提取圖像序列中的空間特征。

3.方法

本文提出的人體行為識別方法主要分為兩個階段：特征提取和行為分類。

3.1特征提取

首先，將視頻序列劃分為一系列圖像幀。然后，利用預先訓練好的卷積神經網絡作為特征提取器，對每個圖像幀進行特征提取。在這里，我們選擇了經典的殘差網絡作為特征提取器。通過去除最后的全連接層，可以獲得視頻序列中每個圖像幀的特征表示。

接下來，為了捕捉到行為序列中的時空信息，我們使用了雙向長短時記憶網絡（BiLSTM）。BiLSTM可以同時對正向和逆向的序列進行建模，從而更好地捕捉到行為序列中的時序信息。通過將每個圖像幀的特征作為輸入，BiLSTM可以生成一系列時空信息豐富的特征向量。

3.2行為分類

在行為分類階段，我們采用了多層感知機（MLP）作為分類器。MLP是一種經典的人工神經網絡，可以實現多類別的分類任務。通過將BiLSTM生成的特征向量輸入到MLP中，可以得到每個行為類別的概率分布。最終，我們選擇概率最大的類別作為最終的行為識別結果。

4.實驗結果與分析

本文在公開數據集UCF101上進行了實驗，驗證了所提方法的有效性。實驗結果表明，融合殘差網絡和時空序列方法的人體行為識別方法相比傳統的方法具有更高的準確率和更強的泛化能力。同時，本文的方法對于光照變化和尺度變化等因素也具有較好的魯棒性。

5.結論

本文提出了一種基于時空序列殘差網絡融合的人體行為識別方法。該方法通過融合殘差網絡和時空序列方法，能夠更好地捕捉到行為序列中的時序信息，并提高行為識別的準確率和泛化能力。實驗結果表明，該方法在人體行為識別任務上取得了較好的效果。隨著深度學習技術的進一步發展，基于時空序列殘差網絡的人體行為識別方法將有望得到更廣泛的應用綜上所述，本文提出的基于時空序列殘差網絡融合的人體行為識別方法在公開數據集UCF101上取得了較好的效果。通過融合殘差網絡和時空序列方法，該方法能夠更好地捕捉行為序列中的時序信息，并提高行為識別的準確率和泛化能力。實驗結果表明，該方法對