基于骨架信息的人體動作識別：技術(shù)演進(jìn)、挑戰(zhàn)與展望一、引言1.1研究背景與意義在科技飛速發(fā)展的當(dāng)下，計(jì)算機(jī)視覺與模式識別領(lǐng)域不斷涌現(xiàn)新的突破，基于骨架信息的人體動作識別作為其中的關(guān)鍵研究方向，正逐漸嶄露頭角，吸引了眾多學(xué)者和工程師的目光，在眾多領(lǐng)域展現(xiàn)出了極高的應(yīng)用價值與潛力。在安防領(lǐng)域，基于骨架信息的人體動作識別技術(shù)扮演著至關(guān)重要的角色。通過對監(jiān)控視頻中人體骨架信息的實(shí)時分析，系統(tǒng)能夠精準(zhǔn)識別出各種異常行為，如暴力沖突、非法入侵、跌倒等。一旦檢測到異常，系統(tǒng)可立即發(fā)出警報(bào)，通知安保人員及時處理，從而有效預(yù)防犯罪行為的發(fā)生，為公共場所、社區(qū)、企業(yè)等提供全方位的安全保障。以機(jī)場、火車站等人員密集的交通樞紐為例，每天都有成千上萬的人員往來，傳統(tǒng)的監(jiān)控方式往往需要人工實(shí)時盯守，容易出現(xiàn)疏漏。而引入人體動作識別技術(shù)后，監(jiān)控系統(tǒng)能夠自動對人群中的異常行為進(jìn)行識別和預(yù)警，大大提高了安防效率，降低了安全風(fēng)險。在醫(yī)療康復(fù)領(lǐng)域，該技術(shù)同樣具有不可替代的作用。醫(yī)生可以借助人體動作識別技術(shù)，對患者的肢體運(yùn)動進(jìn)行精確量化分析。對于中風(fēng)、脊髓損傷等康復(fù)患者來說，其肢體運(yùn)動功能的恢復(fù)情況是評估康復(fù)效果的重要指標(biāo)。通過分析患者在康復(fù)訓(xùn)練過程中的骨架動作數(shù)據(jù)，醫(yī)生能夠準(zhǔn)確了解患者的肌肉力量、關(guān)節(jié)活動范圍、運(yùn)動協(xié)調(diào)性等方面的恢復(fù)進(jìn)展，從而制定更加個性化、精準(zhǔn)的康復(fù)治療方案。在物理治療中，治療師可以根據(jù)系統(tǒng)分析出的患者動作偏差，針對性地調(diào)整訓(xùn)練計(jì)劃，幫助患者更快地恢復(fù)肢體功能。人機(jī)交互領(lǐng)域也是人體動作識別技術(shù)的重要應(yīng)用場景。隨著智能設(shè)備的普及，人們對于更加自然、便捷的交互方式的需求日益增長?；诠羌苄畔⒌娜梭w動作識別技術(shù)使得人機(jī)交互擺脫了傳統(tǒng)的鼠標(biāo)、鍵盤等輸入設(shè)備的束縛，用戶只需通過簡單的手勢、肢體動作，就能與智能設(shè)備進(jìn)行直觀的交互。在智能家居系統(tǒng)中，用戶可以通過揮手、點(diǎn)頭等動作來控制家電設(shè)備，實(shí)現(xiàn)更加便捷的生活體驗(yàn)；在虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）應(yīng)用中，用戶能夠通過身體動作與虛擬環(huán)境進(jìn)行自然交互，增強(qiáng)沉浸感和交互性，為游戲、教育、培訓(xùn)等領(lǐng)域帶來全新的體驗(yàn)。綜上所述，基于骨架信息的人體動作識別技術(shù)在安防、醫(yī)療、人機(jī)交互等多個領(lǐng)域都展現(xiàn)出了巨大的應(yīng)用價值，對于提升各領(lǐng)域的智能化水平、改善人們的生活質(zhì)量具有重要意義。隨著相關(guān)技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，相信該技術(shù)將在更多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，為社會的發(fā)展和進(jìn)步做出更大的貢獻(xiàn)。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀在基于骨架信息的人體動作識別領(lǐng)域，國內(nèi)外學(xué)者展開了廣泛而深入的研究，取得了一系列具有重要價值的成果，推動了該領(lǐng)域的持續(xù)發(fā)展。早期的研究中，學(xué)者們主要采用傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法來實(shí)現(xiàn)基于骨架信息的人體動作識別。這些方法依賴于手工設(shè)計(jì)的特征，如方向梯度直方圖（HOG）、尺度不變特征變換（SIFT）等，來描述人體骨架的運(yùn)動模式。文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)1]提出了一種基于關(guān)節(jié)角度特征的動作識別方法，通過計(jì)算人體關(guān)節(jié)之間的角度關(guān)系，構(gòu)建特征向量，再利用支持向量機(jī)（SVM）進(jìn)行分類。這種方法在簡單場景下能夠取得一定的識別效果，但手工設(shè)計(jì)特征的過程較為繁瑣，且對復(fù)雜動作的表征能力有限，難以適應(yīng)多樣化的實(shí)際應(yīng)用場景。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的迅猛發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)的方法逐漸成為人體動作識別領(lǐng)域的主流。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像識別領(lǐng)域取得巨大成功后，被引入到人體骨架動作識別中。CNN能夠自動學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的特征，避免了手工特征設(shè)計(jì)的局限性。然而，由于人體骨架數(shù)據(jù)具有獨(dú)特的結(jié)構(gòu)和時間序列特性，傳統(tǒng)的CNN難以充分利用這些信息。為了解決這一問題，研究人員提出了多種改進(jìn)方法。文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)2]提出了一種基于時空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ST-CNN）的人體動作識別方法，該方法通過在空間和時間維度上同時進(jìn)行卷積操作，有效地提取了人體骨架的時空特征，提高了動作識別的準(zhǔn)確率。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和門控循環(huán)單元（GRU），由于其對時間序列數(shù)據(jù)的良好處理能力，也被廣泛應(yīng)用于人體動作識別。這些模型能夠捕捉人體動作在時間上的動態(tài)變化，對動作的時序信息進(jìn)行建模。文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)3]使用LSTM網(wǎng)絡(luò)對人體骨架序列進(jìn)行建模，通過學(xué)習(xí)不同時間步的關(guān)節(jié)點(diǎn)位置信息，實(shí)現(xiàn)了對動作的有效識別。然而，RNN及其變體在處理長序列數(shù)據(jù)時存在梯度消失和梯度爆炸的問題，限制了其在復(fù)雜動作識別中的應(yīng)用。圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）的出現(xiàn)為人體骨架動作識別帶來了新的突破。人體骨架可以自然地表示為圖結(jié)構(gòu)，其中關(guān)節(jié)點(diǎn)為圖的節(jié)點(diǎn)，關(guān)節(jié)之間的連接為圖的邊。GCN能夠直接對圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，有效地捕捉人體關(guān)節(jié)之間的空間關(guān)系。文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)4]提出的ST-GCN模型，將時空圖卷積應(yīng)用于人體動作識別，通過在空間圖上進(jìn)行卷積操作來提取關(guān)節(jié)之間的空間特征，在時間維度上進(jìn)行卷積操作來捕捉動作的時間變化，在多個公開數(shù)據(jù)集上取得了優(yōu)異的性能，成為基于骨架的人體動作識別的經(jīng)典方法之一。此后，基于GCN的各種改進(jìn)模型不斷涌現(xiàn)，如2s-AGCN、AS-GCN等，進(jìn)一步提升了模型對復(fù)雜動作的識別能力和對不同數(shù)據(jù)集的適應(yīng)性。近年來，Transformer架構(gòu)在自然語言處理和計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域展現(xiàn)出強(qiáng)大的性能，也逐漸被應(yīng)用于人體動作識別。Transformer通過自注意力機(jī)制，能夠?qū)斎胄蛄兄械拿總€位置進(jìn)行全局的關(guān)注，更好地捕捉長距離依賴關(guān)系。文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)5]提出了基于Transformer的人體動作識別方法，將人體骨架序列作為輸入，利用自注意力機(jī)制學(xué)習(xí)關(guān)節(jié)點(diǎn)之間的相互關(guān)系和動作的時序特征，在一些復(fù)雜動作數(shù)據(jù)集上取得了較好的效果。盡管國內(nèi)外在基于骨架信息的人體動作識別方面取得了顯著進(jìn)展，但當(dāng)前研究仍存在一些不足之處。首先，現(xiàn)有方法對大規(guī)模、高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的依賴程度較高，而獲取和標(biāo)注這樣的數(shù)據(jù)集往往需要耗費(fèi)大量的人力、物力和時間。當(dāng)數(shù)據(jù)集不夠充足或代表性不足時，模型的泛化能力會受到影響，難以在不同場景和任務(wù)中準(zhǔn)確識別動作。其次，對于復(fù)雜場景下的動作識別，如多人交互、遮擋、視角變化等情況，現(xiàn)有方法的魯棒性和準(zhǔn)確性仍有待提高。在多人交互場景中，如何準(zhǔn)確區(qū)分不同個體的動作，并識別他們之間的交互行為，是一個具有挑戰(zhàn)性的問題；當(dāng)人體部分被遮擋時，骨架信息可能會缺失，導(dǎo)致模型難以準(zhǔn)確識別動作。此外，目前大多數(shù)研究主要關(guān)注常見的動作類別，對于一些細(xì)粒度、小眾的動作類別，識別效果還不理想。在實(shí)際應(yīng)用中，這些細(xì)粒度的動作識別可能具有重要的價值，如在醫(yī)療康復(fù)領(lǐng)域中對患者細(xì)微康復(fù)動作的監(jiān)測和評估。1.3研究內(nèi)容與方法1.3.1研究內(nèi)容本研究聚焦于基于骨架信息的人體動作識別技術(shù)，旨在深入探索其核心原理、優(yōu)化算法以及拓展應(yīng)用領(lǐng)域，以提升動作識別的準(zhǔn)確性和魯棒性，推動該技術(shù)在實(shí)際場景中的廣泛應(yīng)用。在技術(shù)原理方面，深入剖析人體骨架數(shù)據(jù)的獨(dú)特結(jié)構(gòu)和時空特性。人體骨架由多個關(guān)節(jié)點(diǎn)及其連接關(guān)系構(gòu)成，這些關(guān)節(jié)點(diǎn)在三維空間中的位置隨時間變化，蘊(yùn)含著豐富的動作信息。關(guān)節(jié)點(diǎn)之間的空間距離、角度關(guān)系以及它們在時間維度上的變化速率，都是描述人體動作的關(guān)鍵要素。研究如何有效地對這些時空信息進(jìn)行建模，是實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確動作識別的基礎(chǔ)。探索如何利用數(shù)學(xué)模型和算法，將人體骨架的時空信息轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)能夠理解和處理的特征表示，為后續(xù)的動作分類和識別提供支持。算法研究是本研究的重點(diǎn)內(nèi)容之一。對現(xiàn)有的基于骨架信息的人體動作識別算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、門控循環(huán)單元（GRU），以及圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）和Transformer等進(jìn)行深入研究和對比分析。詳細(xì)了解每種算法的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、工作原理、優(yōu)缺點(diǎn)以及在不同數(shù)據(jù)集上的性能表現(xiàn)。以CNN為例，它在圖像識別領(lǐng)域取得了巨大成功，被引入人體動作識別中后，能夠自動學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的特征，但對于人體骨架數(shù)據(jù)的獨(dú)特結(jié)構(gòu)和時間序列特性的處理存在一定局限性；而RNN及其變體LSTM和GRU，雖然對時間序列數(shù)據(jù)有較好的處理能力，但在處理長序列數(shù)據(jù)時容易出現(xiàn)梯度消失和梯度爆炸的問題。通過對比分析，明確各種算法的適用場景和改進(jìn)方向。在此基礎(chǔ)上，針對現(xiàn)有算法的不足，提出創(chuàng)新性的改進(jìn)算法。結(jié)合不同算法的優(yōu)勢，設(shè)計(jì)一種融合CNN和GCN的混合算法，利用CNN強(qiáng)大的特征提取能力和GCN對圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的處理能力，更好地提取人體骨架的時空特征，提高動作識別的準(zhǔn)確率。通過大量的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，評估改進(jìn)算法在不同數(shù)據(jù)集和場景下的性能提升效果。為了進(jìn)一步驗(yàn)證算法的有效性和實(shí)用性，將基于骨架信息的人體動作識別技術(shù)應(yīng)用于實(shí)際場景中。選擇安防監(jiān)控和醫(yī)療康復(fù)作為主要應(yīng)用領(lǐng)域。在安防監(jiān)控領(lǐng)域，將動作識別算法集成到監(jiān)控系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)對監(jiān)控視頻中人體異常行為的實(shí)時監(jiān)測和預(yù)警。通過對人體骨架信息的分析，準(zhǔn)確識別出暴力行為、跌倒、非法入侵等異常動作，及時通知安保人員采取相應(yīng)措施，提高安防監(jiān)控的效率和準(zhǔn)確性。在醫(yī)療康復(fù)領(lǐng)域，利用動作識別技術(shù)對患者的康復(fù)訓(xùn)練動作進(jìn)行監(jiān)測和評估。醫(yī)生可以根據(jù)系統(tǒng)分析出的患者動作數(shù)據(jù)，了解患者的康復(fù)進(jìn)展情況，發(fā)現(xiàn)患者在康復(fù)訓(xùn)練中存在的問題，從而制定更加個性化、科學(xué)的康復(fù)治療方案，幫助患者更快地恢復(fù)身體功能。1.3.2研究方法本研究綜合運(yùn)用多種研究方法，確保研究的全面性、科學(xué)性和有效性。文獻(xiàn)研究法是研究的基礎(chǔ)。廣泛查閱國內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)論文、研究報(bào)告、專利文獻(xiàn)等資料，全面了解基于骨架信息的人體動作識別技術(shù)的研究現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢以及存在的問題。對不同時期、不同研究團(tuán)隊(duì)的研究成果進(jìn)行梳理和分析，總結(jié)出該領(lǐng)域的主要研究方法、技術(shù)路線和關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)。通過對早期傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法和近年來深度學(xué)習(xí)方法的研究文獻(xiàn)進(jìn)行綜述，了解到從手工設(shè)計(jì)特征到自動學(xué)習(xí)特征的發(fā)展歷程，以及各種方法在處理人體骨架數(shù)據(jù)時的優(yōu)勢和不足。同時，關(guān)注相關(guān)領(lǐng)域的最新研究動態(tài)，及時掌握該領(lǐng)域的前沿技術(shù)和研究熱點(diǎn)，為后續(xù)的研究提供理論支持和研究思路。實(shí)驗(yàn)分析法是本研究的核心方法。搭建實(shí)驗(yàn)平臺，收集和整理人體骨架動作數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)集的質(zhì)量直接影響算法的訓(xùn)練效果和性能評估，因此需要確保數(shù)據(jù)集的多樣性、準(zhǔn)確性和代表性。通過公開數(shù)據(jù)集，如NTURGB+D、Kinetics-Skeleton等，以及自行采集的數(shù)據(jù)集，涵蓋不同場景、不同人群、不同動作類別的人體骨架數(shù)據(jù)。利用這些數(shù)據(jù)集對現(xiàn)有的動作識別算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，對比分析不同算法在相同數(shù)據(jù)集上的準(zhǔn)確率、召回率、F1值等性能指標(biāo)，評估它們在不同場景下的適應(yīng)性和魯棒性。對改進(jìn)后的算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，通過與現(xiàn)有算法進(jìn)行對比，驗(yàn)證改進(jìn)算法在性能上的提升。在實(shí)驗(yàn)過程中，采用交叉驗(yàn)證等方法，減少實(shí)驗(yàn)誤差，提高實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可靠性。為了進(jìn)一步優(yōu)化算法性能，采用理論分析與實(shí)驗(yàn)相結(jié)合的方法。對算法的原理和數(shù)學(xué)模型進(jìn)行深入分析，從理論上探討算法的性能瓶頸和改進(jìn)方向。在分析GCN算法時，研究其在處理人體骨架圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)時的卷積操作和參數(shù)設(shè)置，通過理論推導(dǎo)，找出影響算法性能的關(guān)鍵因素。然后，根據(jù)理論分析結(jié)果，在實(shí)驗(yàn)中對算法進(jìn)行針對性的改進(jìn)和優(yōu)化，如調(diào)整卷積核大小、增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、改進(jìn)損失函數(shù)等。通過不斷地理論分析和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，逐步優(yōu)化算法，提高其動作識別的準(zhǔn)確性和效率。二、基于骨架信息人體動作識別的原理與技術(shù)基礎(chǔ)2.1骨架數(shù)據(jù)獲取與表示在基于骨架信息的人體動作識別研究中，準(zhǔn)確獲取和合理表示骨架數(shù)據(jù)是至關(guān)重要的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，其質(zhì)量和方式直接影響后續(xù)動作識別的精度和效率。獲取骨架數(shù)據(jù)的設(shè)備種類繁多，其中Kinect系列傳感器憑借其獨(dú)特的技術(shù)優(yōu)勢，在早期的研究中得到了廣泛應(yīng)用。Kinect是一款由微軟公司推出的體感設(shè)備，集成了紅外攝像頭、深度攝像頭和彩色攝像頭，能夠?qū)崟r獲取人體的深度信息和彩色圖像信息，從而實(shí)現(xiàn)對人體骨架的精確跟蹤和識別。以KinectV2為例，其采用了先進(jìn)的飛行時間（TimeofFlight，TOF）技術(shù)。該技術(shù)通過紅外發(fā)射器主動投射經(jīng)調(diào)制的近紅外光線，當(dāng)光線照射到視野里的物體上發(fā)生反射后，紅外相機(jī)接收反射回來的紅外線，通過測量光的時間差（通常通過相位差來計(jì)算），根據(jù)公式d=\frac{c\timest}{2}（其中d為物體到深度相機(jī)的距離，c為光速，t為光往返的時間），即可準(zhǔn)確計(jì)算出物體的深度，也就是物體到深度相機(jī)的距離。通過這種方式，KinectV2能夠獲取高精度的深度圖像，為后續(xù)的人體骨架提取提供了可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在獲取深度圖像后，Kinect利用圖像分割技術(shù)，將人體從復(fù)雜的背景中分離出來，生成人體前景的深度圖。具體來說，Kinect采用分隔策略，為每個跟蹤的人在深度圖像中創(chuàng)建分割遮罩，通過這種方式排除人體以外的背景圖像，大大減輕了后續(xù)體感計(jì)算的負(fù)擔(dān)。隨后，通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法對景深圖像進(jìn)行評估，判別人體的不同部位。微軟開發(fā)的Exemplar系統(tǒng)，通過輸入數(shù)以TB計(jì)的數(shù)據(jù)到集群系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練，建立了一個強(qiáng)大的人工智能模型?；谶@個模型，Kinect能夠訓(xùn)練分類器，利用含有許多深度特征的分類器來識別物體，通過判斷像素周圍區(qū)域的3D外形，來確定身體的部位。例如，通過計(jì)算特定像素與周圍像素的深度偏移差異，來區(qū)分手臂和腿等不同的身體部位。最后，根據(jù)追蹤到的關(guān)節(jié)點(diǎn)信息，Kinect能夠生成人體骨架模型，其最多可同時偵測到6個人，每個人共可記錄20組細(xì)節(jié)，包含軀干、四肢以及手指等，實(shí)現(xiàn)了全身體感操作。除了Kinect，一些高端的動作捕捉系統(tǒng)也常用于專業(yè)的研究和應(yīng)用場景中。光學(xué)動作捕捉系統(tǒng)通過多個高速攝像機(jī)從不同角度對佩戴有反光標(biāo)記點(diǎn)的人體進(jìn)行拍攝，利用三角測量原理，根據(jù)標(biāo)記點(diǎn)在不同攝像機(jī)圖像中的位置，精確計(jì)算出每個標(biāo)記點(diǎn)的三維坐標(biāo)，從而獲取人體的骨架信息。這種系統(tǒng)具有高精度、高幀率的優(yōu)點(diǎn)，能夠準(zhǔn)確捕捉到人體的細(xì)微動作，廣泛應(yīng)用于電影制作、游戲開發(fā)、體育訓(xùn)練等領(lǐng)域。慣性動作捕捉系統(tǒng)則是通過人體佩戴的慣性傳感器，如加速度計(jì)、陀螺儀等，測量人體各部位的加速度、角速度等物理量，再通過積分運(yùn)算和數(shù)據(jù)融合算法，解算出人體關(guān)節(jié)的角度和位置信息，實(shí)現(xiàn)對人體骨架的跟蹤。該系統(tǒng)具有不受場地限制、穿戴方便等優(yōu)勢，適合在戶外或?qū)υO(shè)備便攜性要求較高的場景中使用。獲取到的骨架數(shù)據(jù)通常以關(guān)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)的形式進(jìn)行表示。在三維空間中，每個關(guān)節(jié)點(diǎn)都可以用一個三維坐標(biāo)(x,y,z)來描述其位置。以常見的人體骨架模型為例，一般包含頭部、頸部、肩部、肘部、腕部、手部、胸部、腹部、髖部、膝部、踝部和腳部等多個關(guān)節(jié)點(diǎn)。在Kinect獲取的骨架數(shù)據(jù)中，關(guān)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)的單位通常是米，坐標(biāo)軸x、y、z是深度感應(yīng)器實(shí)體的空間坐標(biāo)軸，遵循右手螺旋定則，Kinect感應(yīng)器處于原點(diǎn)位置，z坐標(biāo)軸與Kinect感應(yīng)的朝向一致，y軸正半軸向上延伸，x軸正半軸從Kinect感應(yīng)器的視角來看向左延伸。通過記錄每個關(guān)節(jié)點(diǎn)在不同時間點(diǎn)的坐標(biāo)信息，就可以形成一個時間序列的骨架數(shù)據(jù)，完整地描述人體動作的動態(tài)變化過程。例如，在記錄一個人揮手的動作時，手腕關(guān)節(jié)點(diǎn)的(x,y,z)坐標(biāo)會隨著時間發(fā)生連續(xù)的變化，這些變化信息包含了揮手動作的方向、幅度和速度等關(guān)鍵特征。2.2動作識別的基本原理基于骨架信息進(jìn)行人體動作識別，其核心在于通過一系列的算法和模型，將人體骨架數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的豐富時空信息轉(zhuǎn)化為可用于分類和識別的特征表示，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對不同動作的準(zhǔn)確判斷。這一過程主要涵蓋特征提取和分類兩個關(guān)鍵步驟。特征提取是動作識別的首要環(huán)節(jié)，其目的是從原始的骨架數(shù)據(jù)中提煉出能夠有效表征人體動作的關(guān)鍵特征。由于人體骨架數(shù)據(jù)本質(zhì)上是由關(guān)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)構(gòu)成的時間序列，其在空間和時間維度上都包含著重要的動作信息，因此特征提取需要同時考慮這兩個維度。在空間維度上，關(guān)節(jié)點(diǎn)之間的相對位置關(guān)系、距離和角度等信息，能夠反映出人體的姿勢和形態(tài)。以手臂伸展動作為例，肩部、肘部和腕部關(guān)節(jié)點(diǎn)之間的距離和角度變化，能夠清晰地展現(xiàn)出手臂伸展的幅度和方向。為了提取這些空間特征，常見的方法是利用圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）。人體骨架可以自然地表示為一個圖結(jié)構(gòu)，其中關(guān)節(jié)點(diǎn)作為圖的節(jié)點(diǎn)，關(guān)節(jié)之間的連接作為圖的邊。GCN通過在圖結(jié)構(gòu)上定義卷積操作，能夠有效地捕捉節(jié)點(diǎn)之間的空間依賴關(guān)系，從而提取出人體骨架的空間特征。在基于ST-GCN模型的動作識別中，通過在空間圖上進(jìn)行卷積操作，能夠?qū)W習(xí)到不同關(guān)節(jié)點(diǎn)之間的空間相關(guān)性，為動作識別提供重要的空間信息。在時間維度上，人體動作是一個動態(tài)的過程，關(guān)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)隨時間的變化反映了動作的節(jié)奏、速度和順序等信息。以跑步動作為例，腿部關(guān)節(jié)點(diǎn)在不同時間步的位置變化，體現(xiàn)了跑步的節(jié)奏和速度。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和門控循環(huán)單元（GRU）在處理時間序列數(shù)據(jù)方面具有天然的優(yōu)勢，能夠捕捉到動作在時間上的動態(tài)變化。LSTM通過引入記憶單元和門控機(jī)制，能夠有效地處理長序列數(shù)據(jù)中的長期依賴問題，對于捕捉人體動作在較長時間范圍內(nèi)的變化趨勢非常有效。在基于LSTM的人體動作識別中，模型可以學(xué)習(xí)到不同時間步的關(guān)節(jié)點(diǎn)位置信息，從而對動作的時序特征進(jìn)行建模。一些基于時間卷積網(wǎng)絡(luò)（TCN）的方法也被用于提取動作的時間特征，TCN通過在時間維度上進(jìn)行卷積操作，能夠捕捉到動作在不同時間尺度上的變化模式。除了單獨(dú)考慮空間和時間維度的特征提取，為了更全面地獲取人體動作的時空特征，一些方法將空間特征提取和時間特征提取相結(jié)合。ST-GCN模型通過在空間和時間維度上交替進(jìn)行圖卷積操作，既提取了關(guān)節(jié)點(diǎn)之間的空間關(guān)系，又捕捉了動作隨時間的變化，從而獲得了更豐富、更有效的時空特征表示。在實(shí)際應(yīng)用中，還可以通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方式來擴(kuò)充特征的多樣性。對骨架數(shù)據(jù)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、縮放、平移等操作，生成更多不同版本的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，使模型能夠?qū)W習(xí)到更廣泛的動作特征，提高模型的泛化能力。完成特征提取后，得到的特征向量便被輸入到分類器中進(jìn)行動作分類。分類器的作用是根據(jù)提取的特征，將人體動作歸類到預(yù)先定義好的動作類別中。常見的分類器包括支持向量機(jī)（SVM）、多層感知機(jī)（MLP）和Softmax分類器等。SVM是一種經(jīng)典的分類算法，它通過尋找一個最優(yōu)的分類超平面，將不同類別的數(shù)據(jù)點(diǎn)分隔開。在基于骨架信息的人體動作識別中，SVM可以根據(jù)提取的特征向量，將不同的人體動作準(zhǔn)確地分類到相應(yīng)的類別中。多層感知機(jī)是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由多個神經(jīng)元層組成，能夠?qū)斎氲奶卣鬟M(jìn)行非線性變換和分類。在動作識別中，MLP可以通過學(xué)習(xí)大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，建立起特征與動作類別之間的映射關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)對新輸入動作的分類。Softmax分類器通常與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合使用，它將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出轉(zhuǎn)化為各個動作類別的概率分布，選擇概率最大的類別作為預(yù)測結(jié)果。在基于深度學(xué)習(xí)的動作識別模型中，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等，通常在網(wǎng)絡(luò)的最后一層使用Softmax分類器，對提取的動作特征進(jìn)行分類，輸出動作的類別標(biāo)簽。在訓(xùn)練分類器時，需要使用大量的帶有標(biāo)注的骨架數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，通過最小化分類誤差來調(diào)整分類器的參數(shù)，使其能夠準(zhǔn)確地對不同的動作進(jìn)行分類。在測試階段，將待識別的骨架數(shù)據(jù)經(jīng)過特征提取后輸入到訓(xùn)練好的分類器中，分類器即可輸出預(yù)測的動作類別。2.3相關(guān)技術(shù)基礎(chǔ)在基于骨架信息的人體動作識別研究領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、圖卷積網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)發(fā)揮著舉足輕重的作用，它們?yōu)樵擃I(lǐng)域的發(fā)展提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支撐和創(chuàng)新驅(qū)動力。深度學(xué)習(xí)技術(shù)以其強(qiáng)大的自動特征學(xué)習(xí)能力，在人體動作識別中占據(jù)著核心地位。深度學(xué)習(xí)通過構(gòu)建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和門控循環(huán)單元（GRU），能夠從大量的數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)到復(fù)雜的特征表示。以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，它最初在圖像識別領(lǐng)域取得了巨大成功，后來被引入到人體動作識別中。CNN通過卷積層中的卷積核在數(shù)據(jù)上滑動進(jìn)行卷積操作，自動提取數(shù)據(jù)中的局部特征。在處理人體骨架數(shù)據(jù)時，雖然傳統(tǒng)的CNN難以直接處理其獨(dú)特的圖結(jié)構(gòu)，但通過一些改進(jìn)方法，如將骨架數(shù)據(jù)進(jìn)行特定的變換或編碼，使其適應(yīng)CNN的輸入要求，CNN依然能夠提取到有效的空間特征。在一些基于CNN的人體動作識別方法中，將人體骨架數(shù)據(jù)表示為類似圖像的矩陣形式，然后利用CNN的卷積操作提取關(guān)節(jié)點(diǎn)之間的空間關(guān)系特征。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體LSTM和GRU則在處理時間序列數(shù)據(jù)方面具有天然的優(yōu)勢，非常適合用于捕捉人體動作在時間維度上的動態(tài)變化。人體動作是一個隨時間變化的連續(xù)過程，RNN通過隱狀態(tài)的傳遞，能夠?qū)⒅皶r間步的信息傳遞到當(dāng)前時間步，從而對動作的時間序列進(jìn)行建模。LSTM通過引入記憶單元和門控機(jī)制，有效地解決了RNN在處理長序列數(shù)據(jù)時出現(xiàn)的梯度消失和梯度爆炸問題，能夠更好地捕捉動作在較長時間范圍內(nèi)的依賴關(guān)系。在基于LSTM的人體動作識別模型中，模型可以學(xué)習(xí)到不同時間步的關(guān)節(jié)點(diǎn)位置信息，從而對動作的時序特征進(jìn)行準(zhǔn)確建模。GRU在一定程度上簡化了LSTM的結(jié)構(gòu)，計(jì)算效率更高，同時在動作識別任務(wù)中也能取得不錯的性能表現(xiàn)。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)為人體動作識別提供了豐富的分類和建模方法。支持向量機(jī)（SVM）是一種經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法，它通過尋找一個最優(yōu)的分類超平面，將不同類別的數(shù)據(jù)點(diǎn)分隔開。在基于骨架信息的人體動作識別中，SVM可以根據(jù)提取的特征向量，將不同的人體動作準(zhǔn)確地分類到相應(yīng)的類別中。當(dāng)使用手工設(shè)計(jì)的特征或深度學(xué)習(xí)模型提取的特征作為輸入時，SVM能夠根據(jù)這些特征的差異，對不同的人體動作進(jìn)行分類。決策樹及其集成算法，如隨機(jī)森林、梯度提升樹等，也在人體動作識別中得到應(yīng)用。決策樹通過對特征進(jìn)行遞歸劃分，構(gòu)建決策規(guī)則，從而實(shí)現(xiàn)對動作的分類。隨機(jī)森林通過構(gòu)建多個決策樹，并綜合它們的預(yù)測結(jié)果，提高了模型的泛化能力和穩(wěn)定性。在一些小規(guī)模的人體動作識別數(shù)據(jù)集上，隨機(jī)森林等集成學(xué)習(xí)算法能夠取得較好的分類效果。圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）的出現(xiàn)為人體骨架動作識別帶來了新的突破。人體骨架可以自然地表示為一個圖結(jié)構(gòu)，其中關(guān)節(jié)點(diǎn)作為圖的節(jié)點(diǎn)，關(guān)節(jié)之間的連接作為圖的邊。GCN能夠直接對圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，有效地捕捉人體關(guān)節(jié)之間的空間關(guān)系。GCN通過定義在圖上的卷積操作，將節(jié)點(diǎn)及其鄰居節(jié)點(diǎn)的特征進(jìn)行聚合和變換，從而提取出圖的特征。在基于GCN的人體動作識別方法中，通過在人體骨架圖上進(jìn)行卷積操作，能夠?qū)W習(xí)到不同關(guān)節(jié)點(diǎn)之間的空間相關(guān)性，為動作識別提供重要的空間信息。ST-GCN模型將時空圖卷積應(yīng)用于人體動作識別，通過在空間圖上進(jìn)行卷積操作來提取關(guān)節(jié)之間的空間特征，在時間維度上進(jìn)行卷積操作來捕捉動作的時間變化，在多個公開數(shù)據(jù)集上取得了優(yōu)異的性能，成為基于骨架的人體動作識別的經(jīng)典方法之一。此后，基于GCN的各種改進(jìn)模型不斷涌現(xiàn)，進(jìn)一步提升了模型對復(fù)雜動作的識別能力和對不同數(shù)據(jù)集的適應(yīng)性。三、基于骨架信息的人體動作識別算法與模型3.1傳統(tǒng)識別算法3.1.1基于手工制作特征的方法基于手工制作特征的方法在早期的基于骨架信息的人體動作識別研究中占據(jù)重要地位，它通過人工設(shè)計(jì)特定的特征來描述人體動作，為動作識別提供基礎(chǔ)。這種方法主要圍繞關(guān)節(jié)點(diǎn)和身體部件展開，通過對它們的幾何關(guān)系和運(yùn)動特性進(jìn)行分析，提取出能夠有效表征人體動作的特征。在基于關(guān)節(jié)點(diǎn)的手工特征制作中，最常見的是提取關(guān)節(jié)點(diǎn)的位置坐標(biāo)信息。由于人體骨架由多個關(guān)節(jié)點(diǎn)構(gòu)成，這些關(guān)節(jié)點(diǎn)在三維空間中的位置隨時間的變化，能夠直觀地反映出人體的動作。以簡單的舉手動作為例，手臂關(guān)節(jié)點(diǎn)（如肩部、肘部、腕部）的三維坐標(biāo)會隨著手臂的抬起而發(fā)生改變，通過記錄這些關(guān)節(jié)點(diǎn)在不同時間點(diǎn)的坐標(biāo)，就可以得到一個描述舉手動作的位置特征序列。除了位置坐標(biāo)，關(guān)節(jié)點(diǎn)之間的相對距離也是重要的特征。在人體動作過程中，不同關(guān)節(jié)點(diǎn)之間的距離關(guān)系會發(fā)生變化，這些變化蘊(yùn)含著動作的關(guān)鍵信息。在行走動作中，左右髖關(guān)節(jié)點(diǎn)之間的距離會隨著步伐的邁出和收回而產(chǎn)生周期性的變化，通過計(jì)算和分析這種距離變化，可以提取出與行走動作相關(guān)的特征。關(guān)節(jié)點(diǎn)之間的角度關(guān)系同樣不容忽視。以人體的轉(zhuǎn)身動作為例，頸部關(guān)節(jié)點(diǎn)與肩部關(guān)節(jié)點(diǎn)之間的角度變化，能夠清晰地展示出轉(zhuǎn)身的方向和幅度，將這些角度信息作為特征，有助于準(zhǔn)確識別轉(zhuǎn)身動作?；谏眢w部件的手工特征制作方法，則是將人體劃分為多個部件，如頭部、軀干、上肢、下肢等，然后分析各個部件的運(yùn)動特征。通過計(jì)算頭部的運(yùn)動軌跡、速度和加速度等，來提取與頭部動作相關(guān)的特征。在點(diǎn)頭動作中，頭部的上下運(yùn)動速度和角度變化是關(guān)鍵特征，通過對這些特征的提取和分析，可以識別出點(diǎn)頭動作。對于軀干部分，其姿態(tài)的變化，如前傾、后仰、扭轉(zhuǎn)等，能夠反映出人體的整體動作狀態(tài)。通過計(jì)算軀干在三維空間中的姿態(tài)角（如俯仰角、偏航角、滾轉(zhuǎn)角），可以提取出描述軀干姿態(tài)變化的特征。在上肢和下肢的動作分析中，除了考慮關(guān)節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系外，還可以關(guān)注肢體的擺動幅度、頻率等特征。在跑步動作中，下肢的擺動頻率和幅度是重要的識別特征，通過對這些特征的提取和統(tǒng)計(jì)，可以有效地識別出跑步動作。在單人場景中，基于手工制作特征的方法能夠取得較為不錯的識別效果。由于單人場景中不存在多人動作的干擾，人體骨架信息相對清晰和完整，通過提取上述的關(guān)節(jié)點(diǎn)和身體部件特征，可以準(zhǔn)確地描述單人的各種動作。在單人的體育訓(xùn)練場景中，如運(yùn)動員進(jìn)行俯臥撐訓(xùn)練，通過提取其手臂、肩部、胸部等關(guān)節(jié)點(diǎn)的位置、距離和角度特征，以及上肢、軀干等身體部件的運(yùn)動特征，能夠準(zhǔn)確地識別出俯臥撐動作，并可以進(jìn)一步分析運(yùn)動員的動作規(guī)范程度，如手臂的彎曲角度、身體的起伏高度等。然而，在多人場景中，基于手工制作特征的方法面臨著諸多挑戰(zhàn)，識別效果往往不盡如人意。多人場景中存在多個個體的動作相互交織，人體骨架信息變得復(fù)雜且容易產(chǎn)生遮擋和混淆。當(dāng)多個人同時進(jìn)行不同的動作時，很難準(zhǔn)確地將每個個體的關(guān)節(jié)點(diǎn)和身體部件特征進(jìn)行分離和提取。在一場籃球比賽中，場上有多名球員同時進(jìn)行跑、跳、傳球、投籃等不同動作，球員之間的身體相互遮擋，使得關(guān)節(jié)點(diǎn)的位置信息難以準(zhǔn)確獲取，基于手工制作特征的方法很難準(zhǔn)確識別每個球員的具體動作。多人場景中不同個體的動作可能存在相似性，這也增加了特征提取和動作識別的難度。在集體舞蹈表演中，多個舞者的動作可能具有一定的相似性，但又存在細(xì)微的差異，基于手工制作特征的方法很難準(zhǔn)確區(qū)分這些細(xì)微差異，從而導(dǎo)致動作識別的準(zhǔn)確率下降。3.1.2傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法在基于骨架信息的人體動作識別領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用歷史，它們?yōu)閯幼髯R別提供了多樣化的解決方案，其中支持向量機(jī)（SVM）和隱馬爾可夫模型（HMM）是兩種具有代表性的算法。支持向量機(jī)（SVM）是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的二分類模型，其核心思想是在特征空間中尋找一個最優(yōu)的分類超平面，使得不同類別的數(shù)據(jù)點(diǎn)能夠被最大間隔地分開。在基于骨架信息的人體動作識別中，SVM通常與手工制作的特征或深度學(xué)習(xí)模型提取的特征相結(jié)合使用。將提取的人體骨架關(guān)節(jié)點(diǎn)的位置、角度、距離等手工特征，或者利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）等深度學(xué)習(xí)模型提取的高級特征，作為SVM的輸入。SVM通過對這些特征進(jìn)行學(xué)習(xí)，構(gòu)建出一個分類模型，能夠?qū)⒉煌娜梭w動作準(zhǔn)確地分類到相應(yīng)的類別中。在一個包含揮手、點(diǎn)頭、行走等多種動作的數(shù)據(jù)集上，首先利用手工方法提取每個動作的關(guān)節(jié)點(diǎn)特征，然后將這些特征輸入到SVM中進(jìn)行訓(xùn)練。訓(xùn)練過程中，SVM通過尋找最優(yōu)超平面，將不同動作的特征向量分隔開。在測試階段，將待識別的動作特征輸入到訓(xùn)練好的SVM模型中，模型根據(jù)超平面的位置判斷該動作所屬的類別。SVM在人體動作識別中具有一些顯著的優(yōu)點(diǎn)。它具有良好的泛化能力，能夠在有限的訓(xùn)練數(shù)據(jù)上學(xué)習(xí)到有效的分類模型，對未見過的數(shù)據(jù)也能做出準(zhǔn)確的預(yù)測。這是因?yàn)镾VM通過最大化分類間隔，使得模型對噪聲和異常數(shù)據(jù)具有較強(qiáng)的魯棒性。在處理高維數(shù)據(jù)時，SVM能夠通過核函數(shù)將低維空間中的非線性問題映射到高維空間中，使其在高維空間中變得線性可分，從而有效地解決了非線性分類問題。常見的核函數(shù)有線性核、多項(xiàng)式核、徑向基函數(shù)（RBF）核等，不同的核函數(shù)適用于不同類型的數(shù)據(jù)分布。在處理具有復(fù)雜特征的人體動作數(shù)據(jù)時，RBF核函數(shù)常常能夠取得較好的效果。SVM也存在一些局限性。當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模較大時，SVM的訓(xùn)練時間和計(jì)算復(fù)雜度會顯著增加，因?yàn)樗枰蠼庖粋€二次規(guī)劃問題，涉及到大規(guī)模矩陣的運(yùn)算。SVM的性能對核函數(shù)的選擇和參數(shù)的設(shè)置非常敏感，如果核函數(shù)選擇不當(dāng)或參數(shù)設(shè)置不合理，可能會導(dǎo)致模型的性能下降。隱馬爾可夫模型（HMM）是一種用于描述隱藏狀態(tài)和可觀測狀態(tài)之間關(guān)系的統(tǒng)計(jì)模型，特別適用于處理時間序列數(shù)據(jù)。在人體動作識別中，人體的動作可以看作是一個時間序列，每個時間步的人體骨架狀態(tài)是可觀測的，而動作的類別則是隱藏狀態(tài)。HMM通過建立狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣和觀測概率矩陣，來描述隱藏狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移規(guī)律以及隱藏狀態(tài)與可觀測狀態(tài)之間的映射關(guān)系。在識別一個人行走的動作時，HMM將行走動作劃分為多個隱藏狀態(tài)，如抬腿、邁步、落地等，每個隱藏狀態(tài)都有一定的概率轉(zhuǎn)移到其他隱藏狀態(tài)。同時，每個隱藏狀態(tài)對應(yīng)著一定的可觀測狀態(tài)，即人體骨架在該狀態(tài)下的關(guān)節(jié)點(diǎn)位置、角度等信息。通過對大量行走動作樣本的學(xué)習(xí)，HMM可以估計(jì)出狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣和觀測概率矩陣。在識別過程中，根據(jù)輸入的人體骨架序列，HMM通過計(jì)算不同隱藏狀態(tài)序列的概率，找出最有可能的隱藏狀態(tài)序列，從而確定動作的類別。HMM在人體動作識別中的優(yōu)勢在于它能夠有效地捕捉動作的時間序列特征，對動作的時序信息進(jìn)行建模。它不需要對動作進(jìn)行復(fù)雜的特征工程，直接利用人體骨架的時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和識別。在一些簡單的動作識別任務(wù)中，HMM能夠取得較好的效果。HMM也存在一些缺點(diǎn)。它假設(shè)狀態(tài)轉(zhuǎn)移和觀測概率只與當(dāng)前狀態(tài)有關(guān)，忽略了歷史狀態(tài)的影響，這在一定程度上限制了其對復(fù)雜動作的建模能力。HMM的訓(xùn)練過程需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)，且計(jì)算復(fù)雜度較高，當(dāng)動作類別較多或數(shù)據(jù)量較大時，訓(xùn)練效率會顯著降低。在一個包含多種復(fù)雜體育動作的數(shù)據(jù)集上，HMM可能無法準(zhǔn)確地捕捉到動作之間的復(fù)雜關(guān)系，導(dǎo)致識別準(zhǔn)確率較低。三、基于骨架信息的人體動作識別算法與模型3.2深度學(xué)習(xí)算法與模型3.2.1基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）作為一類專門處理序列數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型，在基于骨架信息的人體動作識別領(lǐng)域中具有獨(dú)特的優(yōu)勢，能夠有效捕捉人體動作在時間維度上的動態(tài)變化。RNN的核心結(jié)構(gòu)特點(diǎn)是其隱藏層之間存在循環(huán)連接，這使得網(wǎng)絡(luò)能夠在不同時間步之間傳遞信息，從而對序列中的長期依賴關(guān)系進(jìn)行建模。在人體動作識別中，人體骨架數(shù)據(jù)以時間序列的形式呈現(xiàn)，每個時間步對應(yīng)人體在某一時刻的姿態(tài)，RNN通過隱藏狀態(tài)的傳遞，能夠?qū)⒅皶r間步的人體姿態(tài)信息傳遞到當(dāng)前時間步，從而對動作的時間序列進(jìn)行有效建模。以簡單的舉手動作序列為例，RNN在處理這個動作序列時，在第一個時間步，網(wǎng)絡(luò)接收當(dāng)前時刻人體骨架關(guān)節(jié)點(diǎn)的位置信息作為輸入，經(jīng)過隱藏層的計(jì)算，得到一個隱藏狀態(tài)，這個隱藏狀態(tài)包含了當(dāng)前時刻人體姿態(tài)的特征信息。當(dāng)處理第二個時間步時，隱藏層不僅接收當(dāng)前時刻的輸入信息，還接收上一個時間步傳遞過來的隱藏狀態(tài)，通過對這兩部分信息的融合和計(jì)算，更新隱藏狀態(tài)，此時的隱藏狀態(tài)不僅包含了當(dāng)前時刻的姿態(tài)信息，還融合了上一個時間步的信息，從而能夠捕捉到動作在時間上的變化。以此類推，隨著時間步的推進(jìn)，RNN能夠逐步學(xué)習(xí)到整個舉手動作序列中人體姿態(tài)的動態(tài)變化過程，從而對舉手動作進(jìn)行準(zhǔn)確識別。然而，傳統(tǒng)的RNN在處理長序列數(shù)據(jù)時存在梯度消失和梯度爆炸的問題。當(dāng)時間步不斷增加時，反向傳播過程中梯度會隨著時間步的回溯而逐漸衰減或急劇增長，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)難以學(xué)習(xí)到長距離的依賴關(guān)系。在識別一個包含多個復(fù)雜動作的長序列時，如一段包含跑步、跳躍、轉(zhuǎn)身等動作的體育動作序列，由于動作序列較長，RNN可能無法有效地捕捉到序列開頭和結(jié)尾部分動作之間的依賴關(guān)系，從而影響動作識別的準(zhǔn)確性。為了解決這一問題，長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）應(yīng)運(yùn)而生。LSTM通過引入記憶單元和門控機(jī)制，有效地解決了梯度消失和梯度爆炸的問題，能夠更好地捕捉動作在較長時間范圍內(nèi)的依賴關(guān)系。記憶單元就像一個存儲信息的“細(xì)胞”，可以在時間步之間保存信息，而門控機(jī)制則包括輸入門、遺忘門和輸出門，它們分別控制著信息的輸入、保存和輸出。在處理人體動作序列時，輸入門決定了當(dāng)前時刻的輸入信息有多少要進(jìn)入記憶單元，遺忘門決定了記憶單元中哪些歷史信息要被保留或丟棄，輸出門則決定了記憶單元中的信息有多少要輸出用于當(dāng)前時間步的計(jì)算。在一個包含復(fù)雜舞蹈動作的序列中，LSTM能夠通過門控機(jī)制，根據(jù)動作的需要，靈活地保存和更新記憶單元中的信息，從而準(zhǔn)確地捕捉到舞蹈動作中各個動作之間的時間依賴關(guān)系，實(shí)現(xiàn)對舞蹈動作的準(zhǔn)確識別。門控循環(huán)單元（GRU）是LSTM的一種變體，它在一定程度上簡化了LSTM的結(jié)構(gòu)。GRU將輸入門和遺忘門合并為更新門，同時將記憶單元和隱藏狀態(tài)進(jìn)行了合并，減少了模型的參數(shù)數(shù)量，提高了計(jì)算效率。在一些對計(jì)算資源有限制的場景中，如移動設(shè)備上的人體動作識別應(yīng)用，GRU由于其計(jì)算效率高的特點(diǎn)，能夠在保證一定識別精度的前提下，快速處理人體骨架數(shù)據(jù)。GRU在捕捉動作的時間依賴關(guān)系方面與LSTM具有相似的能力，通過更新門和重置門的協(xié)同作用，能夠有效地對動作序列進(jìn)行建模。在基于GRU的人體動作識別模型中，更新門控制著前一時刻的隱藏狀態(tài)有多少要保留到當(dāng)前時刻，重置門則控制著當(dāng)前輸入信息與前一時刻隱藏狀態(tài)的融合程度，通過這兩個門的調(diào)節(jié)，GRU能夠?qū)W習(xí)到動作序列中的時間特征。3.2.2基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）憑借其強(qiáng)大的特征提取能力，在基于骨架信息的人體動作識別領(lǐng)域展現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢，為動作識別提供了一種有效的解決方案。CNN最初在圖像識別領(lǐng)域取得了巨大成功，其核心原理是通過卷積層中的卷積核在數(shù)據(jù)上滑動進(jìn)行卷積操作，自動提取數(shù)據(jù)中的局部特征。在處理人體骨架數(shù)據(jù)時，雖然骨架數(shù)據(jù)具有獨(dú)特的結(jié)構(gòu)，與傳統(tǒng)的圖像數(shù)據(jù)有所不同，但通過一些巧妙的轉(zhuǎn)換和改進(jìn)，CNN依然能夠有效地提取人體骨架動作的時空特征。一種常見的方法是將人體骨架數(shù)據(jù)進(jìn)行特定的變換，使其適應(yīng)CNN的輸入要求。將人體骨架數(shù)據(jù)表示為類似圖像的矩陣形式，以關(guān)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)作為矩陣的元素，通過這種方式，將骨架數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為CNN能夠處理的二維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。在這種表示方法下，CNN的卷積核可以在矩陣上滑動，提取關(guān)節(jié)點(diǎn)之間的局部空間特征。通過卷積操作，可以捕捉到相鄰關(guān)節(jié)點(diǎn)之間的位置關(guān)系、角度關(guān)系等空間信息，這些信息對于區(qū)分不同的人體動作至關(guān)重要。在識別揮手動作時，CNN通過卷積操作可以學(xué)習(xí)到手腕關(guān)節(jié)點(diǎn)與手臂其他關(guān)節(jié)點(diǎn)之間的相對位置變化，從而提取出揮手動作的空間特征。為了更好地提取動作的時間特征，研究人員提出了時空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ST-CNN）。ST-CNN在空間和時間維度上同時進(jìn)行卷積操作，通過在時間維度上應(yīng)用卷積核，能夠捕捉到人體動作隨時間的動態(tài)變化。ST-CNN將連續(xù)的多個時間步的骨架數(shù)據(jù)作為輸入，在時間維度上進(jìn)行卷積操作，從而學(xué)習(xí)到動作在不同時間步之間的變化模式。在識別跑步動作時，ST-CNN可以通過時間卷積操作，捕捉到腿部關(guān)節(jié)點(diǎn)在不同時間步的位置變化，從而提取出跑步動作的時間特征，如跑步的節(jié)奏、速度等。通過將空間卷積和時間卷積相結(jié)合，ST-CNN能夠更全面地獲取人體動作的時空特征，提高動作識別的準(zhǔn)確率。在復(fù)雜動作識別場景中，CNN及其變體也展現(xiàn)出了一定的能力。在包含多人交互動作的場景中，CNN可以通過學(xué)習(xí)不同人體之間的相對位置關(guān)系和動作協(xié)同模式，來識別出復(fù)雜的交互動作。在一場籃球比賽中，CNN能夠?qū)W習(xí)到球員之間傳球、擋拆等動作的空間和時間特征，從而準(zhǔn)確識別出這些復(fù)雜的多人交互動作。CNN在處理遮擋和視角變化等情況時，相對傳統(tǒng)方法具有一定的魯棒性。通過學(xué)習(xí)大量不同視角和遮擋情況下的人體骨架數(shù)據(jù)，CNN能夠提取出具有一定不變性的特征，從而在面對視角變化和部分遮擋時，依然能夠保持較高的識別準(zhǔn)確率。當(dāng)人體部分被遮擋時，CNN可以根據(jù)未被遮擋部分的關(guān)節(jié)點(diǎn)信息，結(jié)合之前學(xué)習(xí)到的特征模式，推斷出被遮擋部分的可能動作，從而實(shí)現(xiàn)對動作的準(zhǔn)確識別。3.2.3基于圖卷積網(wǎng)絡(luò)的方法圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）的出現(xiàn)為基于骨架信息的人體動作識別帶來了革命性的突破，其獨(dú)特的優(yōu)勢在于能夠直接處理人體骨架這種不規(guī)則的圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，有效捕捉人體關(guān)節(jié)之間復(fù)雜的空間關(guān)系。人體骨架天然地可以表示為一個圖結(jié)構(gòu)，其中關(guān)節(jié)點(diǎn)作為圖的節(jié)點(diǎn)，關(guān)節(jié)之間的連接作為圖的邊，這種圖結(jié)構(gòu)能夠直觀地反映人體的骨骼架構(gòu)和關(guān)節(jié)之間的物理連接關(guān)系。GCN通過定義在圖上的卷積操作，能夠?qū)⒐?jié)點(diǎn)及其鄰居節(jié)點(diǎn)的特征進(jìn)行聚合和變換，從而提取出圖的特征，非常適合用于處理人體骨架數(shù)據(jù)。在GCN的基礎(chǔ)上，時空圖卷積網(wǎng)絡(luò)（ST-GCN）成為了基于骨架的人體動作識別的經(jīng)典方法之一。ST-GCN將人體骨架序列建模為時空圖，通過時空圖卷積操作，同時捕捉關(guān)節(jié)點(diǎn)之間的空間關(guān)系和動作在時間維度上的動態(tài)變化。在空間圖卷積方面，ST-GCN通過定義不同類型的鄰居節(jié)點(diǎn)集合，對每個節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn)特征進(jìn)行加權(quán)聚合，從而學(xué)習(xí)到關(guān)節(jié)之間的空間相關(guān)性。對于每個關(guān)節(jié)點(diǎn)，其鄰居節(jié)點(diǎn)不僅包括直接相連的關(guān)節(jié)點(diǎn)，還可以通過分區(qū)策略擴(kuò)展鄰居集合，如基于距離分區(qū)或空間配置分區(qū)，這樣能夠更全面地捕捉關(guān)節(jié)之間的空間關(guān)系。在時間圖卷積方面，ST-GCN將同一關(guān)節(jié)在連續(xù)時間幀上的節(jié)點(diǎn)作為時間鄰居，通過卷積操作捕捉關(guān)節(jié)在時間維度上的動態(tài)變化。在識別一個人行走的動作時，ST-GCN通過空間圖卷積可以學(xué)習(xí)到腿部關(guān)節(jié)點(diǎn)之間的空間位置關(guān)系，如髖關(guān)節(jié)、膝關(guān)節(jié)和踝關(guān)節(jié)之間的相對位置和角度關(guān)系；通過時間圖卷積可以捕捉到這些關(guān)節(jié)點(diǎn)在不同時間步的位置變化，從而準(zhǔn)確地識別出行走動作。除了ST-GCN，基于GCN的各種改進(jìn)模型不斷涌現(xiàn)，進(jìn)一步提升了模型對復(fù)雜動作的識別能力和對不同數(shù)據(jù)集的適應(yīng)性。2s-AGCN模型引入了自適應(yīng)圖卷積（AdaptiveGraphConvolution），通過學(xué)習(xí)自適應(yīng)的鄰接矩陣，能夠更好地捕捉關(guān)節(jié)之間的動態(tài)關(guān)系，提高了模型對不同動作模式的適應(yīng)性。AS-GCN模型則通過注意力機(jī)制（AttentionMechanism），讓模型能夠自動關(guān)注到對動作識別最重要的關(guān)節(jié)點(diǎn)和時間步，從而提高了模型的識別準(zhǔn)確率和效率。在一些包含復(fù)雜舞蹈動作的數(shù)據(jù)集上，2s-AGCN和AS-GCN模型能夠更好地學(xué)習(xí)到舞蹈動作中關(guān)節(jié)之間的復(fù)雜關(guān)系和時間動態(tài)，相比傳統(tǒng)的ST-GCN模型，能夠取得更高的識別準(zhǔn)確率。3.2.4基于Transformer的方法Transformer架構(gòu)在自然語言處理領(lǐng)域取得巨大成功后，逐漸被引入到基于骨架信息的人體動作識別領(lǐng)域，并展現(xiàn)出了強(qiáng)大的性能和潛力。Transformer的核心優(yōu)勢在于其獨(dú)特的自注意力機(jī)制（Self-AttentionMechanism），該機(jī)制能夠?qū)斎胄蛄兄械拿總€位置進(jìn)行全局的關(guān)注，從而更好地捕捉長距離依賴關(guān)系，這對于處理人體動作這種包含復(fù)雜時空信息的序列數(shù)據(jù)具有重要意義。在基于骨架信息的人體動作識別中，Transformer將人體骨架序列作為輸入，通過自注意力機(jī)制學(xué)習(xí)關(guān)節(jié)點(diǎn)之間的相互關(guān)系和動作的時序特征。自注意力機(jī)制允許模型在計(jì)算每個關(guān)節(jié)點(diǎn)的特征表示時，同時考慮序列中其他所有關(guān)節(jié)點(diǎn)的信息，而不僅僅局限于局部的鄰居節(jié)點(diǎn)。在識別一個復(fù)雜的體育動作，如籃球比賽中的灌籃動作時，Transformer能夠通過自注意力機(jī)制，捕捉到從球員助跑、起跳、伸展手臂到扣籃的整個過程中，各個關(guān)節(jié)點(diǎn)之間的長距離依賴關(guān)系。在助跑階段，模型可以關(guān)注到腿部關(guān)節(jié)點(diǎn)的動作與身體重心的變化關(guān)系；在起跳和伸展手臂階段，能夠捕捉到手臂關(guān)節(jié)點(diǎn)與腿部關(guān)節(jié)點(diǎn)以及軀干關(guān)節(jié)點(diǎn)之間的協(xié)同運(yùn)動關(guān)系，從而準(zhǔn)確地識別出灌籃動作。這種對長距離依賴關(guān)系的有效捕捉，使得Transformer在處理復(fù)雜動作序列時具有明顯的優(yōu)勢，能夠更好地理解人體動作的整體語義和邏輯。為了進(jìn)一步提升Transformer在人體動作識別中的性能，研究人員還提出了一些改進(jìn)方法和應(yīng)用策略。結(jié)合時空信息融合的方法，將Transformer與時空卷積網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，充分利用Transformer的自注意力機(jī)制捕捉長距離依賴關(guān)系的能力和時空卷積網(wǎng)絡(luò)提取局部時空特征的能力。在一些公開數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，這種結(jié)合方法能夠在復(fù)雜動作識別任務(wù)中取得比單一模型更好的性能表現(xiàn)。在NTURGB+D數(shù)據(jù)集上，將Transformer與改進(jìn)的時空圖卷積網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的模型，相比單獨(dú)使用Transformer或時空圖卷積網(wǎng)絡(luò)，在動作識別準(zhǔn)確率上有顯著提升。通過合理設(shè)計(jì)模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)設(shè)置，優(yōu)化Transformer在人體動作識別中的訓(xùn)練和推理過程，提高模型的效率和泛化能力。3.3算法與模型的比較與分析在基于骨架信息的人體動作識別領(lǐng)域，不同的算法和模型各具特點(diǎn)，其性能在準(zhǔn)確率、魯棒性、計(jì)算復(fù)雜度等方面存在顯著差異，深入比較和分析這些差異，對于選擇合適的算法和模型，以及推動該領(lǐng)域的發(fā)展具有重要意義。從準(zhǔn)確率方面來看，深度學(xué)習(xí)算法在整體上表現(xiàn)出明顯的優(yōu)勢?；趫D卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）的方法，如ST-GCN及其改進(jìn)模型，在多個公開數(shù)據(jù)集上取得了優(yōu)異的成績。在NTURGB+D數(shù)據(jù)集上，ST-GCN模型的準(zhǔn)確率達(dá)到了較高水平，通過時空圖卷積操作，有效地捕捉了人體關(guān)節(jié)之間的空間關(guān)系和動作在時間維度上的動態(tài)變化，從而能夠準(zhǔn)確地識別各種人體動作。基于Transformer的方法，由于其強(qiáng)大的自注意力機(jī)制，能夠更好地捕捉長距離依賴關(guān)系，在復(fù)雜動作識別任務(wù)中也展現(xiàn)出了較高的準(zhǔn)確率。在包含復(fù)雜體育動作的數(shù)據(jù)集上，基于Transformer的模型能夠準(zhǔn)確地識別出動作序列中的關(guān)鍵信息，從而實(shí)現(xiàn)對復(fù)雜動作的準(zhǔn)確分類。相比之下，傳統(tǒng)的基于手工制作特征的方法和傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如支持向量機(jī)（SVM）結(jié)合手工特征的方法，在準(zhǔn)確率上相對較低。這些方法依賴于手工設(shè)計(jì)的特征，對復(fù)雜動作的表征能力有限，難以充分挖掘人體動作的時空信息，導(dǎo)致在面對多樣化的動作類別時，識別準(zhǔn)確率受到一定影響。魯棒性是衡量算法和模型在不同環(huán)境和條件下性能穩(wěn)定性的重要指標(biāo)。在實(shí)際應(yīng)用中，人體動作識別系統(tǒng)可能會面臨各種復(fù)雜的情況，如遮擋、視角變化、光照變化等，因此算法和模型的魯棒性至關(guān)重要?；诰矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的方法在處理遮擋和視角變化方面具有一定的魯棒性。通過學(xué)習(xí)大量不同視角和遮擋情況下的人體骨架數(shù)據(jù)，CNN能夠提取出具有一定不變性的特征，從而在面對視角變化和部分遮擋時，依然能夠保持較高的識別準(zhǔn)確率。當(dāng)人體部分被遮擋時，CNN可以根據(jù)未被遮擋部分的關(guān)節(jié)點(diǎn)信息，結(jié)合之前學(xué)習(xí)到的特征模式，推斷出被遮擋部分的可能動作，從而實(shí)現(xiàn)對動作的準(zhǔn)確識別。基于Transformer的方法由于其對全局信息的關(guān)注能力，在處理復(fù)雜場景下的動作識別時，也表現(xiàn)出了較好的魯棒性。它能夠綜合考慮人體動作序列中的各種信息，減少局部信息缺失對識別結(jié)果的影響。而傳統(tǒng)的基于手工制作特征的方法，在面對遮擋和視角變化時，往往表現(xiàn)出較差的魯棒性。手工設(shè)計(jì)的特征通常是基于特定的視角和完整的骨架信息，當(dāng)出現(xiàn)遮擋或視角變化時，這些特征可能無法準(zhǔn)確描述人體動作，導(dǎo)致識別準(zhǔn)確率大幅下降。計(jì)算復(fù)雜度也是選擇算法和模型時需要考慮的重要因素之一。計(jì)算復(fù)雜度直接影響算法和模型的訓(xùn)練時間和推理速度，對于實(shí)時性要求較高的應(yīng)用場景，如安防監(jiān)控、人機(jī)交互等，低計(jì)算復(fù)雜度的算法和模型更為適用。傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如SVM和隱馬爾可夫模型（HMM），計(jì)算復(fù)雜度相對較低。SVM在訓(xùn)練過程中主要求解一個二次規(guī)劃問題，雖然當(dāng)數(shù)據(jù)規(guī)模較大時計(jì)算時間會增加，但相比深度學(xué)習(xí)算法，其計(jì)算復(fù)雜度仍處于較低水平。HMM的計(jì)算復(fù)雜度主要取決于狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣和觀測概率矩陣的計(jì)算，在處理簡單動作序列時，計(jì)算速度較快。然而，深度學(xué)習(xí)算法通常具有較高的計(jì)算復(fù)雜度?；谏疃壬窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，如CNN、RNN及其變體，以及GCN和Transformer，由于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，參數(shù)眾多，在訓(xùn)練和推理過程中需要進(jìn)行大量的矩陣運(yùn)算，導(dǎo)致計(jì)算時間較長。在訓(xùn)練一個基于GCN的復(fù)雜動作識別模型時，可能需要消耗數(shù)小時甚至數(shù)天的時間，這在實(shí)際應(yīng)用中可能會受到計(jì)算資源和時間的限制。為了降低深度學(xué)習(xí)算法的計(jì)算復(fù)雜度，研究人員提出了一些優(yōu)化方法，如模型壓縮、剪枝、量化等，通過減少模型的參數(shù)數(shù)量或降低參數(shù)的精度，來提高計(jì)算效率。四、基于骨架信息人體動作識別的應(yīng)用案例4.1智能安防監(jiān)控領(lǐng)域在智能安防監(jiān)控領(lǐng)域，基于骨架信息的人體動作識別技術(shù)發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，為提升監(jiān)控效率、保障公共安全提供了強(qiáng)大的支持。通過對監(jiān)控視頻中人體骨架信息的實(shí)時分析，該技術(shù)能夠快速、準(zhǔn)確地監(jiān)測到各種異常行為，如入侵、跌倒等，從而實(shí)現(xiàn)及時預(yù)警和響應(yīng)。在入侵檢測方面，基于骨架信息的人體動作識別系統(tǒng)能夠通過對監(jiān)控區(qū)域內(nèi)人體骨架的位置、移動軌跡和動作模式的分析，準(zhǔn)確判斷是否存在非法入侵行為。以某重要倉庫的安防監(jiān)控系統(tǒng)為例，該系統(tǒng)部署了多個高清攝像頭，實(shí)時采集監(jiān)控區(qū)域內(nèi)的視頻圖像。系統(tǒng)利用先進(jìn)的人體骨架提取算法，從視頻圖像中提取人體骨架信息，并將其轉(zhuǎn)化為一系列的關(guān)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)和關(guān)節(jié)間的連接關(guān)系。通過對這些骨架信息的實(shí)時分析，系統(tǒng)能夠?qū)W習(xí)到正常情況下人員在該區(qū)域內(nèi)的行為模式，如工作人員的日常巡邏路線、貨物搬運(yùn)動作等。當(dāng)有不明身份人員進(jìn)入監(jiān)控區(qū)域時，系統(tǒng)會迅速捕捉到其骨架信息的變化，通過與已學(xué)習(xí)到的正常行為模式進(jìn)行對比，判斷該人員的行為是否異常。如果發(fā)現(xiàn)該人員的移動軌跡偏離正常路徑，或者出現(xiàn)可疑的徘徊、窺探等動作，系統(tǒng)會立即觸發(fā)入侵警報(bào)，通知安保人員前往現(xiàn)場進(jìn)行處理。這種基于骨架信息的入侵檢測方式，相比傳統(tǒng)的基于圖像特征的檢測方法，具有更高的準(zhǔn)確性和魯棒性，能夠有效避免因光線變化、背景干擾等因素導(dǎo)致的誤報(bào)和漏報(bào)。在跌倒檢測方面，基于骨架信息的人體動作識別技術(shù)同樣展現(xiàn)出了卓越的性能。對于老年人、行動不便者等特殊人群，跌倒可能會導(dǎo)致嚴(yán)重的身體傷害，因此及時檢測到跌倒事件并進(jìn)行救援至關(guān)重要。在養(yǎng)老院、醫(yī)院病房等場所，安裝有基于骨架信息的跌倒檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過攝像頭實(shí)時獲取人體骨架信息，對人體的姿態(tài)和動作進(jìn)行持續(xù)監(jiān)測。系統(tǒng)會根據(jù)人體骨架的關(guān)節(jié)點(diǎn)位置和角度變化，建立人體姿態(tài)模型，并設(shè)定相應(yīng)的跌倒判斷規(guī)則。當(dāng)檢測到人體的重心快速下降，且身體姿態(tài)呈現(xiàn)出異常的傾斜或翻轉(zhuǎn)時，如髖關(guān)節(jié)與膝關(guān)節(jié)的角度急劇變化，身體中軸線與地面的夾角超過一定閾值等，系統(tǒng)會判定為跌倒事件發(fā)生，并立即發(fā)出警報(bào)。同時，系統(tǒng)還可以通過定位功能，確定跌倒人員的具體位置，以便救援人員能夠快速到達(dá)現(xiàn)場進(jìn)行救助。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，這種基于骨架信息的跌倒檢測系統(tǒng)的準(zhǔn)確率能夠達(dá)到90%以上，大大提高了對跌倒事件的響應(yīng)速度和救援效率。除了入侵檢測和跌倒檢測，基于骨架信息的人體動作識別技術(shù)還可以應(yīng)用于人群異常行為監(jiān)測。在公共場所，如商場、車站、廣場等人員密集的區(qū)域，通過對人群中人體骨架信息的分析，系統(tǒng)能夠識別出人群的聚集、奔跑、推搡等異常行為。在商場內(nèi)，當(dāng)系統(tǒng)檢測到大量人員在某個區(qū)域突然聚集，且骨架動作顯示出緊張、激動的狀態(tài)時，可能預(yù)示著有突發(fā)情況發(fā)生，如爭吵、沖突等，系統(tǒng)會及時發(fā)出警報(bào)，提醒安保人員前往維持秩序。在車站，當(dāng)檢測到有人在站內(nèi)奔跑，且奔跑方向和速度異常時，系統(tǒng)可以判斷是否存在緊急情況，如追趕火車、逃離現(xiàn)場等，以便工作人員及時采取相應(yīng)措施。這種對人群異常行為的監(jiān)測，有助于提前發(fā)現(xiàn)潛在的安全隱患，預(yù)防事故的發(fā)生，保障公共場所的安全和秩序。4.2醫(yī)療康復(fù)領(lǐng)域在醫(yī)療康復(fù)領(lǐng)域，基于骨架信息的人體動作識別技術(shù)正發(fā)揮著日益重要的作用，為疾病診斷、康復(fù)治療和健康管理提供了創(chuàng)新的解決方案，極大地推動了醫(yī)療康復(fù)行業(yè)的智能化發(fā)展。在疾病診斷方面，該技術(shù)為醫(yī)生提供了客觀、量化的診斷依據(jù)。以帕金森病為例，帕金森病患者在運(yùn)動過程中會出現(xiàn)震顫、僵硬、運(yùn)動遲緩等典型癥狀，通過基于骨架信息的人體動作識別系統(tǒng)，能夠精確捕捉患者肢體關(guān)節(jié)點(diǎn)的運(yùn)動軌跡、速度和加速度等信息。研究表明，帕金森病患者的手部關(guān)節(jié)在進(jìn)行簡單的握拳、伸展動作時，其關(guān)節(jié)點(diǎn)的運(yùn)動速度和加速度與正常人存在顯著差異。通過對大量帕金森病患者和健康人群的動作數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和建模，動作識別系統(tǒng)可以根據(jù)患者的動作特征，輔助醫(yī)生進(jìn)行帕金森病的早期診斷和病情評估。對于一些神經(jīng)系統(tǒng)疾病，如中風(fēng)后遺癥患者，通過分析其肢體動作的協(xié)調(diào)性、對稱性以及關(guān)節(jié)活動范圍等指標(biāo)，能夠幫助醫(yī)生準(zhǔn)確判斷患者神經(jīng)系統(tǒng)的受損程度和恢復(fù)情況。在康復(fù)治療過程中，基于骨架信息的人體動作識別技術(shù)為患者制定個性化的康復(fù)方案提供了有力支持。不同患者的病情和身體狀況各不相同，傳統(tǒng)的康復(fù)治療方案往往缺乏針對性。利用人體動作識別技術(shù)，醫(yī)生可以實(shí)時監(jiān)測患者在康復(fù)訓(xùn)練中的動作表現(xiàn)，精確分析患者的肌肉力量、關(guān)節(jié)活動度以及動作的準(zhǔn)確性和規(guī)范性。對于脊髓損傷患者，在進(jìn)行下肢康復(fù)訓(xùn)練時，動作識別系統(tǒng)可以通過分析其髖關(guān)節(jié)、膝關(guān)節(jié)和踝關(guān)節(jié)的運(yùn)動數(shù)據(jù)，了解患者下肢肌肉的恢復(fù)情況和運(yùn)動功能障礙的程度。根據(jù)這些詳細(xì)的數(shù)據(jù)，醫(yī)生能夠?yàn)榛颊吡可矶ㄖ苽€性化的康復(fù)訓(xùn)練計(jì)劃，調(diào)整訓(xùn)練強(qiáng)度、頻率和方式，提高康復(fù)治療的效果。在康復(fù)訓(xùn)練過程中，動作識別系統(tǒng)還可以實(shí)時反饋患者的動作情況，當(dāng)患者的動作出現(xiàn)偏差或不到位時，系統(tǒng)能夠及時提醒患者進(jìn)行糾正，確?？祻?fù)訓(xùn)練的安全性和有效性。動作識別技術(shù)在康復(fù)效果評估中也具有重要意義。通過對患者在康復(fù)訓(xùn)練前后的動作數(shù)據(jù)進(jìn)行對比分析，醫(yī)生可以直觀地了解患者的康復(fù)進(jìn)展情況，準(zhǔn)確評估康復(fù)治療的效果。在康復(fù)訓(xùn)練前，采集患者的一系列動作數(shù)據(jù)作為基線數(shù)據(jù)，記錄患者的動作特征和運(yùn)動能力水平。經(jīng)過一段時間的康復(fù)訓(xùn)練后，再次采集患者的動作數(shù)據(jù)，并與基線數(shù)據(jù)進(jìn)行對比。如果患者在某些關(guān)鍵動作指標(biāo)上，如關(guān)節(jié)活動范圍的增大、動作協(xié)調(diào)性的提高等方面有明顯改善，說明康復(fù)治療取得了積極的效果。反之，如果患者的動作數(shù)據(jù)沒有明顯變化或出現(xiàn)惡化，醫(yī)生可以及時調(diào)整康復(fù)治療方案，優(yōu)化治療策略。這種基于數(shù)據(jù)的康復(fù)效果評估方法，相比傳統(tǒng)的主觀評估方法，更加客觀、準(zhǔn)確，有助于提高康復(fù)治療的質(zhì)量和效率。4.3人機(jī)交互領(lǐng)域在人機(jī)交互領(lǐng)域，基于骨架信息的人體動作識別技術(shù)正引領(lǐng)著交互方式的革新，為用戶帶來更加自然、直觀和便捷的交互體驗(yàn)，廣泛應(yīng)用于智能家居、虛擬現(xiàn)實(shí)、游戲等多個場景，深刻改變著人們與智能設(shè)備的互動模式。在智能家居場景中，基于骨架信息的人體動作識別技術(shù)實(shí)現(xiàn)了用戶與家居設(shè)備的無接觸式交互，極大地提升了生活的便利性。用戶只需通過簡單的手勢動作，就能輕松控制家電設(shè)備。當(dāng)用戶走進(jìn)客廳，想要打開電視時，無需尋找遙控器，只需做出抬手、握拳再張開的動作，智能家居系統(tǒng)通過安裝在客廳的攝像頭，實(shí)時捕捉用戶的骨架信息，經(jīng)過動作識別算法的分析，判斷出用戶的意圖是打開電視，隨即自動發(fā)送指令打開電視。在調(diào)節(jié)燈光亮度時，用戶可以通過上下?lián)]手的動作來實(shí)現(xiàn)，向上揮手增加亮度，向下?lián)]手降低亮度。這種基于人體動作的控制方式，擺脫了傳統(tǒng)遙控器的束縛，使用戶在雙手忙碌或遙控器不在身邊時，也能方便地控制家居設(shè)備，為日常生活帶來了極大的便利。智能家居系統(tǒng)還可以通過學(xué)習(xí)用戶的日常行為習(xí)慣，實(shí)現(xiàn)更加智能化的控制。根據(jù)用戶每天晚上特定時間的動作模式，自動調(diào)節(jié)室內(nèi)溫度、關(guān)閉不必要的電器設(shè)備等，為用戶營造一個舒適、節(jié)能的居住環(huán)境。虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）領(lǐng)域是人體動作識別技術(shù)的重要應(yīng)用場景，它為用戶提供了更加沉浸式的交互體驗(yàn)。在VR游戲中，玩家可以通過身體動作與虛擬環(huán)境進(jìn)行自然交互，仿佛身臨其境。在一款VR射擊游戲中，玩家可以通過轉(zhuǎn)頭、側(cè)身、下蹲等動作來觀察周圍環(huán)境、躲避敵人的攻擊，通過抬手、瞄準(zhǔn)、扣動扳機(jī)等動作來進(jìn)行射擊操作。游戲系統(tǒng)通過高精度的動作識別技術(shù)，實(shí)時捕捉玩家的骨架動作，并將其轉(zhuǎn)化為游戲中的角色動作，使玩家能夠全身心地投入到游戲中，享受到更加真實(shí)、刺激的游戲體驗(yàn)。在AR教育應(yīng)用中，學(xué)生可以通過手勢動作與虛擬的教學(xué)內(nèi)容進(jìn)行互動。在學(xué)習(xí)歷史知識時，學(xué)生可以通過揮手的動作，切換不同的歷史場景，通過觸摸、旋轉(zhuǎn)等手勢操作，查看歷史文物的詳細(xì)信息，增強(qiáng)學(xué)習(xí)的趣味性和互動性。這種基于人體動作的交互方式，打破了傳統(tǒng)VR和AR應(yīng)用中依賴手柄等輸入設(shè)備的限制，使用戶能夠更加自由、自然地與虛擬環(huán)境進(jìn)行交互，提升了沉浸感和交互體驗(yàn)。游戲領(lǐng)域中，基于骨架信息的人體動作識別技術(shù)為游戲玩法帶來了全新的變革。在體感游戲中，玩家的身體動作成為了游戲操作的主要方式，使游戲更加具有趣味性和互動性。在一款體育類體感游戲中，玩家可以通過模仿真實(shí)的運(yùn)動動作，如跑步、跳躍、擊球等，來控制游戲中的角色進(jìn)行相應(yīng)的運(yùn)動。玩家在玩網(wǎng)球體感游戲時，通過做出真實(shí)的揮拍動作，游戲系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確識別玩家的動作，并根據(jù)動作的力度、角度等信息，控制游戲中的角色進(jìn)行精準(zhǔn)的擊球操作。這種基于人體動作的游戲操作方式，不僅增加了游戲的趣味性和挑戰(zhàn)性，還能夠讓玩家在游戲過程中鍛煉身體，實(shí)現(xiàn)了娛樂與健身的有機(jī)結(jié)合。在一些冒險類游戲中，玩家可以通過身體的移動和動作來探索虛擬世界，與游戲中的角色和物體進(jìn)行互動，使游戲體驗(yàn)更加豐富和真實(shí)。4.4體育訓(xùn)練與分析領(lǐng)域在體育訓(xùn)練與分析領(lǐng)域，基于骨架信息的人體動作識別技術(shù)正發(fā)揮著關(guān)鍵作用，為運(yùn)動員的訓(xùn)練優(yōu)化和成績提升提供了科學(xué)、精準(zhǔn)的支持，推動著體育訓(xùn)練模式向智能化、個性化方向轉(zhuǎn)變。借助動作識別技術(shù)，教練能夠?qū)\(yùn)動員的動作進(jìn)行全面、深入的分析。在田徑項(xiàng)目中，通過安裝在訓(xùn)練場的多個攝像頭，利用基于骨架信息的動作識別系統(tǒng)，實(shí)時捕捉運(yùn)動員跑步時的骨架數(shù)據(jù)。系統(tǒng)可以精確分析運(yùn)動員的步幅、步頻、身體重心的移動軌跡以及各個關(guān)節(jié)的運(yùn)動角度和速度等關(guān)鍵指標(biāo)。在短跑訓(xùn)練中，通過分析運(yùn)動員起跑時腿部關(guān)節(jié)的發(fā)力角度和速度，以及手臂擺動的幅度和頻率，教練能夠發(fā)現(xiàn)運(yùn)動員起跑動作中存在的問題，如起跑姿勢不正確、腿部發(fā)力不均衡等。對于長跑運(yùn)動員，系統(tǒng)可以監(jiān)測其在不同階段的跑步動作變化，分析身體重心的起伏和腿部關(guān)節(jié)的疲勞程度，為教練調(diào)整訓(xùn)練強(qiáng)度和節(jié)奏提供依據(jù)。在網(wǎng)球訓(xùn)練中，動作識別技術(shù)可以對運(yùn)動員的發(fā)球、擊球動作進(jìn)行詳細(xì)分析。通過分析手臂關(guān)節(jié)的運(yùn)動軌跡、球拍與球接觸瞬間的角度和力度，以及身體的平衡控制等因素，教練能夠幫助運(yùn)動員改進(jìn)發(fā)球和擊球技巧，提高發(fā)球的速度和準(zhǔn)確性，增強(qiáng)擊球的力量和穩(wěn)定性?；谶@些精準(zhǔn)的動作分析，教練可以為運(yùn)動員制定更加個性化、科學(xué)的訓(xùn)練方案。每個運(yùn)動員的身體素質(zhì)、技術(shù)特點(diǎn)和訓(xùn)練需求都不盡相同，傳統(tǒng)的訓(xùn)練方案往往難以滿足運(yùn)動員的個性化需求。利用動作識別技術(shù)，教練可以根據(jù)每個運(yùn)動員的動作數(shù)據(jù)，量身定制訓(xùn)練計(jì)劃，針對性地提高運(yùn)動員的薄弱環(huán)節(jié)。對于一名籃球運(yùn)動員，動作識別系統(tǒng)分析發(fā)現(xiàn)其在投籃時存在手腕發(fā)力不規(guī)范、身體協(xié)調(diào)性不足的問題，教練可以據(jù)此為其設(shè)計(jì)專門的手腕力量訓(xùn)練和身體協(xié)調(diào)性訓(xùn)練課程。通過增加手腕力量訓(xùn)練器材的使用，以及安排特定的協(xié)調(diào)性訓(xùn)練動作，如瑜伽球上的平衡練習(xí)、跳繩的花樣練習(xí)等，幫助運(yùn)動員改善投籃動作，提高投籃命中率。對于一名體操運(yùn)動員，系統(tǒng)分析其在完成特定動作時的關(guān)節(jié)角度偏差和動作流暢性問題，教練可以調(diào)整訓(xùn)練內(nèi)容，增加針對性的柔韌性訓(xùn)練和動作分解練習(xí)，幫助運(yùn)動員提升動作的規(guī)范性和流暢性。動作識別技術(shù)還可以用于評估運(yùn)動員的訓(xùn)練效果和運(yùn)動表現(xiàn)。在訓(xùn)練前后，通過對運(yùn)動員的動作數(shù)據(jù)進(jìn)行對比分析，教練能夠直觀地了解運(yùn)動員的訓(xùn)練進(jìn)展情況，準(zhǔn)確評估訓(xùn)練方案的有效性。如果在訓(xùn)練一段時間后，運(yùn)動員的跑步步幅增加、步頻更加穩(wěn)定，或者網(wǎng)球發(fā)球的速度和準(zhǔn)確率提高，說明訓(xùn)練方案取得了積極的效果。反之，如果運(yùn)動員的動作沒有明顯改善，教練可以及時調(diào)整訓(xùn)練方案，優(yōu)化訓(xùn)練方法和內(nèi)容。在比賽中，動作識別技術(shù)可以實(shí)時監(jiān)測運(yùn)動員的運(yùn)動表現(xiàn)，為教練提供決策支持。在足球比賽中，通過分析球員的奔跑速度、傳球動作的準(zhǔn)確性和防守動作的有效性等指標(biāo)，教練可以根據(jù)場上形勢，及時調(diào)整戰(zhàn)術(shù)安排，替換表現(xiàn)不佳的球員，提高球隊(duì)的比賽勝率。五、基于骨架信息人體動作識別面臨的挑戰(zhàn)5.1數(shù)據(jù)相關(guān)問題5.1.1數(shù)據(jù)獲取難度在基于骨架信息的人體動作識別研究中，獲取高質(zhì)量、大規(guī)模、多樣化的骨架數(shù)據(jù)集面臨著諸多嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，這些挑戰(zhàn)嚴(yán)重制約了動作識別技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展和應(yīng)用。數(shù)據(jù)采集成本高昂是首要難題。為了獲取精確的人體骨架數(shù)據(jù)，常常需要借助專業(yè)的設(shè)備，如Kinect等深度傳感器，以及高端的動作捕捉系統(tǒng)。以光學(xué)動作捕捉系統(tǒng)為例，一套完整的光學(xué)動作捕捉設(shè)備，包括多個高速攝像機(jī)、反光標(biāo)記點(diǎn)以及配套的軟件系統(tǒng)，價格往往在數(shù)十萬元甚至上百萬元。這些設(shè)備不僅購置成本高，其維護(hù)和校準(zhǔn)也需要專業(yè)的技術(shù)人員和大量的時間精力，進(jìn)一步增加了使用成本。數(shù)據(jù)采集過程需要耗費(fèi)大量的人力和時間。為了收集到豐富多樣的人體動作數(shù)據(jù)，需要邀請不同年齡、性別、體型的人員參與數(shù)據(jù)采集，并且要涵蓋各種日常動作、體育動作、工作動作等。采集一個包含多種動作類別的數(shù)據(jù)集，可能需要數(shù)十人甚至上百人參與，每個人要完成數(shù)十個動作樣本，每個樣本可能需要重復(fù)采集多次以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，整個過程可能需要持續(xù)數(shù)周甚至數(shù)月。在收集體育動作數(shù)據(jù)集時，需要邀請專業(yè)運(yùn)動員進(jìn)行動作示范，并且要在不同的場地、光照條件下進(jìn)行采集，以增加數(shù)據(jù)的多樣性，這無疑大大增加了數(shù)據(jù)采集的時間和人力成本。數(shù)據(jù)標(biāo)注難度大也是一個突出問題。與圖像標(biāo)注相比，骨架數(shù)據(jù)標(biāo)注需要更高的專業(yè)知識和技能。標(biāo)注人員不僅要準(zhǔn)確識別出人體的各個關(guān)節(jié)點(diǎn)，還要對每個關(guān)節(jié)點(diǎn)在不同時間步的位置進(jìn)行精確標(biāo)注，確保標(biāo)注的準(zhǔn)確性和一致性。由于人體動作的復(fù)雜性和多樣性，標(biāo)注過程中容易出現(xiàn)錯誤和遺漏。在標(biāo)注一個復(fù)雜的舞蹈動作序列時，舞蹈動作的快速變化和復(fù)雜的肢體運(yùn)動，可能導(dǎo)致標(biāo)注人員難以準(zhǔn)確跟蹤每個關(guān)節(jié)點(diǎn)的位置，從而出現(xiàn)標(biāo)注偏差。標(biāo)注過程還需要耗費(fèi)大量的時間和精力，進(jìn)一步增加了標(biāo)注成本。對于大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，手動標(biāo)注幾乎是一項(xiàng)不可能完成的任務(wù)，而目前自動標(biāo)注技術(shù)的準(zhǔn)確性還無法滿足要求，這使得數(shù)據(jù)標(biāo)注成為數(shù)據(jù)獲取過程中的一個瓶頸。獲取多樣化的骨架數(shù)據(jù)集也面臨挑戰(zhàn)。不同的應(yīng)用場景對人體動作的要求不同，需要相應(yīng)的多樣化數(shù)據(jù)集來支持。在安防監(jiān)控場景中，需要包含各種異常行為的數(shù)據(jù)集，如暴力沖突、非法入侵、跌倒等；在醫(yī)療康復(fù)場景中，需要涵蓋各種疾病患者的康復(fù)動作數(shù)據(jù)集。收集這些特定場景下的數(shù)據(jù)集往往具有一定的難度，需要與相關(guān)領(lǐng)域的機(jī)構(gòu)和人員合作，并且要考慮到數(shù)據(jù)的隱私和安全問題。獲取包含各種疾病患者康復(fù)動作的數(shù)據(jù)集，需要與醫(yī)院、康復(fù)中心等機(jī)構(gòu)合作，獲取患者的授權(quán)和配合，同時要確?；颊叩膫€人隱私信息得到保護(hù)，這使得數(shù)據(jù)收集過程變得復(fù)雜和困難。5.1.2數(shù)據(jù)稀疏性數(shù)據(jù)稀疏性是基于骨架信息人體動作識別中一個不容忽視的問題，它對模型訓(xùn)練和識別精度產(chǎn)生著顯著的影響，如何在稀疏數(shù)據(jù)條件下保證模型性能成為該領(lǐng)域研究的關(guān)鍵挑戰(zhàn)之一。人體動作的多樣性和復(fù)雜性導(dǎo)致了數(shù)據(jù)的稀疏分布。在實(shí)際應(yīng)用中，人體可以執(zhí)行各種各樣的動作，每個動作又包含多個關(guān)節(jié)點(diǎn)在不同時間步的變化，這使得可能出現(xiàn)的動作模式數(shù)量極為龐大。而在有限的數(shù)據(jù)集里，很難涵蓋所有可能的動作變化情況，導(dǎo)致數(shù)據(jù)在動作空間中呈現(xiàn)稀疏分布。以日?；顒訛槔?，簡單的行走動作就可能因個人習(xí)慣、步伐大小、速度快慢等因素而產(chǎn)生多種變化，更不用說復(fù)雜的舞蹈、體育動作了。當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中缺乏某些特定動作模式的樣本時，模型在遇到這些罕見動作時就難以準(zhǔn)確識別，因?yàn)槟Ｐ蜎]有學(xué)習(xí)到這些動作的特征模式。數(shù)據(jù)稀疏性對模型訓(xùn)練帶來了諸多困難。在訓(xùn)練過程中，模型需要從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到不同動作的特征表示，以便在測試時能夠準(zhǔn)確判斷輸入的動作類別。然而，稀疏的數(shù)據(jù)使得模型難以充分學(xué)習(xí)到動作的完整特征，容易導(dǎo)致過擬合現(xiàn)象。由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)中某些動作模式的樣本數(shù)量較少，模型可能會過度學(xué)習(xí)這些少量樣本的特征，而忽略了動作的一般性特征，從而在面對新的測試數(shù)據(jù)時表現(xiàn)不佳。在訓(xùn)練一個基于LSTM的動作識別模型時，如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)中關(guān)于跳躍動作的樣本較少，模型可能會過度關(guān)注這些少量跳躍樣本的特定特征，如跳躍高度、落地姿勢等，而無法學(xué)習(xí)到跳躍動作的普遍特征，當(dāng)測試數(shù)據(jù)中的跳躍動作在這些特定特征上與訓(xùn)練數(shù)據(jù)有所不同時，模型就可能無法準(zhǔn)確識別。為了在稀疏數(shù)據(jù)下保證模型性能，研究人員提出了多種方法。數(shù)據(jù)增強(qiáng)是一種常用的手段，通過對現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、縮放、平移等操作，生成更多不同版本的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，從而擴(kuò)充數(shù)據(jù)集的規(guī)模和多樣性。對骨架數(shù)據(jù)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)操作，可以模擬不同視角下的人體動作，增加模型對視角變化的魯棒性。遷移學(xué)習(xí)也是一種有效的策略，利用在大規(guī)模通用數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練的模型，將其知識遷移到目標(biāo)任務(wù)中。由于通用數(shù)據(jù)集通常包含豐富的動作類別和樣本，預(yù)訓(xùn)練模型已經(jīng)學(xué)習(xí)到了大量的動作特征，通過遷移這些知識，可以幫助目標(biāo)模型在稀疏數(shù)據(jù)上更快地收斂和提高性能。在識別一些特定領(lǐng)域的動作時，如醫(yī)療康復(fù)動作，利用在大規(guī)模日常動作數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練的模型，然后在少量醫(yī)療康復(fù)動作數(shù)據(jù)上進(jìn)行微調(diào)，可以提高模型對醫(yī)療康復(fù)動作的識別能力。設(shè)計(jì)更有效的模型結(jié)構(gòu)也是應(yīng)對數(shù)據(jù)稀疏性的重要方向。一些基于注意力機(jī)制的模型能夠自動關(guān)注數(shù)據(jù)中重要的特征，減少對稀疏數(shù)據(jù)中不重要信息的依賴，從而提高模型在稀疏數(shù)據(jù)下的性能。基于注意力機(jī)制的圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）模型，可以讓模型更加關(guān)注對動作識別關(guān)鍵的關(guān)節(jié)點(diǎn)和時間步，即使在數(shù)據(jù)稀疏的情況下，也能準(zhǔn)確捕捉到動作的關(guān)鍵特征。5.2算法與模型的局限性5.2.1模型泛化能力不足現(xiàn)有基于骨架信息的人體動作識別模型在不同環(huán)境、場景和人群下的泛化能力普遍存在不足，這嚴(yán)重限制了其在實(shí)際應(yīng)用中的推廣和拓展。模型的泛化能力是指模型在未見過的數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)能力，即模型能否準(zhǔn)確地識別出在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中未出現(xiàn)過的動作樣本。在現(xiàn)實(shí)世界中，人體動作的表現(xiàn)形式受到多種因素的影響，包括環(huán)境條件、場景變化和個體差異等，而當(dāng)前的模型往往難以適應(yīng)這些復(fù)雜的變化。不同的環(huán)境條件對人體動作識別模型的性能有著顯著的影響。光照條件的變化可能導(dǎo)致人體骨架數(shù)據(jù)的噪聲增加，從而影響模型對關(guān)節(jié)點(diǎn)位置的準(zhǔn)確識別。在強(qiáng)光直射下，人體關(guān)節(jié)點(diǎn)的反光可能會干擾深度傳感器對關(guān)節(jié)點(diǎn)位置的測量，使得獲取的骨架數(shù)據(jù)出現(xiàn)偏差。背景的復(fù)雜性也是一個重要因素。在復(fù)雜的背景環(huán)境中，如擁擠的人群、雜亂的場景布置等，模型可能難以準(zhǔn)確地分割出人體骨架信息，導(dǎo)致識別準(zhǔn)確率下降。當(dāng)人體周圍存在大量與人體形狀相似的物體時，模型可能會將這些物體誤判為人體的一部分，從而影響動作識別的準(zhǔn)確性。場景變化同樣給模型的泛化能力帶來了挑戰(zhàn)。在不同的場景中，人體的動作模式和行為習(xí)慣可能會發(fā)生變化。在室內(nèi)辦公場景中，人們的動作通常較為溫和、幅度較小；而在室外運(yùn)動場景中，人們的動作則更加劇烈、幅度較大。不同場景中的動作語義也可能存在差異。在醫(yī)院場景中，醫(yī)生的一些專業(yè)動作，如聽診、檢查等，與日常生活中的動作有著明顯的區(qū)別。如果模型僅在單一的場景下進(jìn)行訓(xùn)練，那么在面對其他場景中的動作時，可能無法準(zhǔn)確識別，因?yàn)槟Ｐ蜎]有學(xué)習(xí)到不同場景下動作的多樣性和特殊性。個體差異也是影響模型泛化能力的關(guān)鍵因素。不同人群的身體結(jié)構(gòu)、運(yùn)動習(xí)慣和動作風(fēng)格存在較大差異。兒童的身體比例和關(guān)節(jié)活動范圍與成年人不同，老年人的動作速度和靈活性則相對較低。不同種族和文化背景的人群，其動作習(xí)慣也可能有所不同。一些少數(shù)民族的舞蹈動作具有獨(dú)特的風(fēng)格和節(jié)奏，與其他民族的動作存在明顯差異。當(dāng)模型在訓(xùn)練過程中缺乏對不同個體差異的學(xué)習(xí)時，在識別不同人群的動作時，就容易出現(xiàn)錯誤。在一個主要以年輕人為訓(xùn)練樣本的動作識別模型中，當(dāng)用于識別老年人的動作時，可能會因?yàn)槔夏耆藙幼魉俣容^慢、關(guān)節(jié)活動范圍較小等特點(diǎn)，導(dǎo)致模型無法準(zhǔn)確識別。模型泛化能力不足的主要原因在于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的局限性和模型自身的學(xué)習(xí)能力。訓(xùn)練數(shù)據(jù)往往難以涵蓋所有可能的環(huán)境、場景和個體差異，導(dǎo)致模型在面對未見過的情況時無法準(zhǔn)確識別。模型的學(xué)習(xí)能力也可能有限，無法有效地從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到動作的通用特征，從而難以適應(yīng)不同的應(yīng)用場景。為了提高模型的泛化能力，研究人員需要收集更加多樣化的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，涵蓋不同的環(huán)境、場景和人群；同時，改進(jìn)模型的結(jié)構(gòu)和算法，提高模型的學(xué)習(xí)能力和適