基于時空序列殘差網(wǎng)絡(luò)融合的人體行為識別研究基于時空序列殘差網(wǎng)絡(luò)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(lǐng)域的一個重要研究方向。在人類社會交往、安防監(jiān)控、智能家居等領(lǐng)域，人體行為識別技術(shù)具有廣泛的應(yīng)用前景。隨著深度學(xué)習技術(shù)的快速發(fā)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(fù)雜性，傳統(tǒng)的深度學(xué)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(wǎng)絡(luò)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(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(xué)習到輸入和輸出之間的差異。在圖像識別和目標檢測任務(wù)中，殘差網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)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(xù)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(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）。RNN通過循環(huán)結(jié)構(gòu)實現(xiàn)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(yù)先訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(jīng)典的殘差網(wǎng)絡(luò)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(wǎng)絡(luò)（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(jīng)典的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以實現(xiàn)多類別的分類任務(wù)。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(jié)果。

4.實驗結(jié)果與分析

本文在公開數(shù)據(jù)集UCF101上進行了實驗，驗證了所提方法的有效性。實驗結(jié)果表明，融合殘差網(wǎng)絡(luò)和時空序列方法的人體行為識別方法相比傳統(tǒng)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(jié)論

本文提出了一種基于時空序列殘差網(wǎng)絡(luò)融合的人體行為識別方法。該方法通過融合殘差網(wǎng)絡(luò)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(jié)果表明，該方法在人體行為識別任務(wù)上取得了較好的效果。隨著深度學(xué)習技術(shù)的進一步發(fā)展，基于時空序列殘差網(wǎng)絡(luò)的人體行為識別方法將有望得到更廣泛的應(yīng)用綜上所述，本文提出的基于時空序列殘差網(wǎng)絡(luò)融合的人體行為識別方法在公開數(shù)據(jù)集UCF101上取得了較好的效果。通過融合殘差網(wǎng)絡(luò)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(jié)果表明，該方法對