基于時(shí)空序列殘差網(wǎng)絡(luò)融合的人體行為識(shí)別研究

基于時(shí)空序列殘差網(wǎng)絡(luò)融合的人體行為識(shí)別研究基于時(shí)空序列殘差網(wǎng)絡(luò)融合的人體行為識(shí)別研究

1.引言

人體行為識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向。在人類(lèi)社會(huì)交往、安防監(jiān)控、智能家居等領(lǐng)域，人體行為識(shí)別技術(shù)具有廣泛的應(yīng)用前景。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，基于時(shí)空序列的人體行為識(shí)別方法取得了很大的進(jìn)展。然而，由于人體行為序列的復(fù)雜性，傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)模型仍然存在一些問(wèn)題，如模型的泛化能力不強(qiáng)、過(guò)擬合等。因此，本文旨在通過(guò)融合殘差網(wǎng)絡(luò)和時(shí)空序列方法，提出一種有效的人體行為識(shí)別方法。

2.相關(guān)工作

2.1殘差網(wǎng)絡(luò)

殘差網(wǎng)絡(luò)是一種特殊的深度學(xué)習(xí)模型，通過(guò)引入殘差連接來(lái)解決梯度消失和梯度爆炸的問(wèn)題。殘差連接是指將輸入信號(hào)直接添加到模型輸出中，從而使得模型可以學(xué)習(xí)到輸入和輸出之間的差異。在圖像識(shí)別和目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中，殘差網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)取得了很好的效果。

2.2時(shí)空序列方法

時(shí)空序列方法是一種基于視頻序列的行為識(shí)別方法。通過(guò)對(duì)連續(xù)幀圖像進(jìn)行建模和分析，可以捕捉到人體行為中的時(shí)序信息。時(shí)空序列方法主要包括循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）。RNN通過(guò)循環(huán)結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)對(duì)時(shí)間序列的建模，而CNN則通過(guò)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(shí)別方法主要分為兩個(gè)階段：特征提取和行為分類(lèi)。

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(yù)先訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為特征提取器，對(duì)每個(gè)圖像幀進(jìn)行特征提取。在這里，我們選擇了經(jīng)典的殘差網(wǎng)絡(luò)作為特征提取器。通過(guò)去除最后的全連接層，可以獲得視頻序列中每個(gè)圖像幀的特征表示。

接下來(lái)，為了捕捉到行為序列中的時(shí)空信息，我們使用了雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（BiLSTM）。BiLSTM可以同時(shí)對(duì)正向和逆向的序列進(jìn)行建模，從而更好地捕捉到行為序列中的時(shí)序信息。通過(guò)將每個(gè)圖像幀的特征作為輸入，BiLSTM可以生成一系列時(shí)空信息豐富的特征向量。

3.2行為分類(lèi)

在行為分類(lèi)階段，我們采用了多層感知機(jī)（MLP）作為分類(lèi)器。MLP是一種經(jīng)典的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以實(shí)現(xiàn)多類(lèi)別的分類(lèi)任務(wù)。通過(guò)將BiLSTM生成的特征向量輸入到MLP中，可以得到每個(gè)行為類(lèi)別的概率分布。最終，我們選擇概率最大的類(lèi)別作為最終的行為識(shí)別結(jié)果。

4.實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

本文在公開(kāi)數(shù)據(jù)集UCF101上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了所提方法的有效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，融合殘差網(wǎng)絡(luò)和時(shí)空序列方法的人體行為識(shí)別方法相比傳統(tǒng)的方法具有更高的準(zhǔn)確率和更強(qiáng)的泛化能力。同時(shí)，本文的方法對(duì)于光照變化和尺度變化等因素也具有較好的魯棒性。

5.結(jié)論

本文提出了一種基于時(shí)空序列殘差網(wǎng)絡(luò)融合的人體行為識(shí)別方法。該方法通過(guò)融合殘差網(wǎng)絡(luò)和時(shí)空序列方法，能夠更好地捕捉到行為序列中的時(shí)序信息，并提高行為識(shí)別的準(zhǔn)確率和泛化能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在人體行為識(shí)別任務(wù)上取得了較好的效果。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，基于時(shí)空序列殘差網(wǎng)絡(luò)的人體行為識(shí)別方法將有望得到更廣泛的應(yīng)用綜上所述，本文提出的基于時(shí)空序列殘差網(wǎng)絡(luò)融合的人體行為識(shí)別方法在公開(kāi)數(shù)據(jù)集UCF101上取得了較好的效果。通過(guò)融合殘差網(wǎng)絡(luò)和時(shí)空序列方法，該方法能夠更好地捕捉行為序列中的時(shí)序信息，并提高行為識(shí)別的準(zhǔn)確率和泛化能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法對(duì)