创新的盐城网站建设,app应用网站单页模板,贸易类文章网站,门户网站申请今天跟大家分享的主题是基于视频的 行为识别领域研究#xff0c;主要介绍一下早期 的非深度学习传统方法和近期深度学习 方法取得的结果。深度学习方法带来了 非常大的变革#xff0c;提升了识别系统的性能#xff0c; 但这并不意味着我们把传统的东西都要 抛弃#xff0c;… 今天跟大家分享的主题是基于视频的 行为识别领域研究主要介绍一下早期 的非深度学习传统方法和近期深度学习 方法取得的结果。深度学习方法带来了 非常大的变革提升了识别系统的性能 但这并不意味着我们把传统的东西都要 抛弃事实上很多工作还是一脉相承的 而且有很多传统方法是我们积累了很多 经验、很多知识、很多方法迁移过来的 我想这不仅在视觉处理领域是这样在 其他领域也是这样。 1.1 什么是行为 行为是什么如果翻一下字典的话 对行为的定义是非常广泛的一个是人 的姿态、姿势比如站在这里也是一种 姿态、姿势还有就是一个人的行为 当然行为可以不仅仅是一个人也可以 是两个人的握握手人的交互也是一种 行为更大的程度上也包括群体的行为 一群人进行体育比赛也构成特定的行为。 今天的报告中大部分研究的对象是集中 在一个人的行为上但事实上可以看到 这里所提到的很多特征、很多模型、很 多算法实际上是可以推广到两个人甚至 多个人的行为分析上面去。 近年来计算机视觉领域对行为识别这 个问题很感兴趣呢这有两个方面原因 一个方面计算机视觉有两大对象一 个是图像另一个是视频。对图像来讲 对物体进行检测、识别理解是一个重要 领域视频包含动态和连续的图像对 视频分类是计算机视觉的基本问题。行 为的种类是视频常见的分类标准 另一方面我们发现事实上人是 非常擅长进行一些行为识别的生物。在 生活过程中我们无时无刻都在对周围 所发生的行为和事件进行识别和预测 这是我们生存的一个基本需要。比如 说我们到一个森林要看看周围是不 是有一些危险动物这些危险动物是不 是对我构成威胁是不是相对具有攻击 性行为我们走在马路上要看看这个 骑自行车的人他的下一步行进的方向 是什么会不会和我的行走路径有交 叉是不是要采取一些避让或者保护的 行为等等。 在计算机视觉领域可以把行为理解 转化为一个分类问题当然这样有点过 于简化了但是好处在于便于入手去研 究也便于对开发的方法进行评测。
