基于骨架語義圖式的人體動(dòng)作識(shí)別方法：技術(shù)、應(yīng)用與展望一、引言1.1研究背景與意義在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)取得了飛速發(fā)展，人體動(dòng)作識(shí)別作為其中的重要研究方向，正日益受到學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關(guān)注。人體動(dòng)作識(shí)別旨在讓計(jì)算機(jī)能夠自動(dòng)理解和識(shí)別視頻或圖像中人體的各種動(dòng)作，這一技術(shù)在眾多領(lǐng)域都展現(xiàn)出了巨大的應(yīng)用潛力和價(jià)值。在智能安防領(lǐng)域，人體動(dòng)作識(shí)別技術(shù)可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)監(jiān)控視頻中的人體行為，準(zhǔn)確識(shí)別出諸如盜竊、暴力、入侵等異常動(dòng)作。一旦檢測(cè)到異常，系統(tǒng)能夠立即發(fā)出警報(bào)，為公共安全提供有力保障。例如，在銀行、機(jī)場(chǎng)、火車站等人員密集、安全要求高的場(chǎng)所，通過部署人體動(dòng)作識(shí)別系統(tǒng)，能夠有效預(yù)防和打擊犯罪行為，維護(hù)社會(huì)秩序。在人機(jī)交互領(lǐng)域，該技術(shù)的應(yīng)用為用戶帶來了更加自然、便捷的交互體驗(yàn)。在智能家居系統(tǒng)中，用戶可以通過簡(jiǎn)單的手勢(shì)動(dòng)作來控制家電設(shè)備，實(shí)現(xiàn)對(duì)燈光、電視、空調(diào)等的開關(guān)、調(diào)節(jié)等操作，無需再依賴傳統(tǒng)的遙控器。在虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）環(huán)境中，人體動(dòng)作識(shí)別使得用戶能夠與虛擬場(chǎng)景進(jìn)行更加真實(shí)、沉浸式的互動(dòng)，極大地提升了用戶體驗(yàn)。比如在VR游戲中，玩家的動(dòng)作能夠?qū)崟r(shí)反饋在游戲角色上，實(shí)現(xiàn)更加逼真的游戲體驗(yàn)。在醫(yī)療康復(fù)領(lǐng)域，人體動(dòng)作識(shí)別技術(shù)可以幫助醫(yī)生對(duì)患者的康復(fù)訓(xùn)練效果進(jìn)行客觀評(píng)估。通過對(duì)患者康復(fù)過程中的動(dòng)作進(jìn)行識(shí)別和分析，醫(yī)生能夠準(zhǔn)確了解患者的身體恢復(fù)情況，及時(shí)調(diào)整康復(fù)訓(xùn)練方案，提高康復(fù)治療的效果。例如，對(duì)于中風(fēng)患者的康復(fù)訓(xùn)練，通過監(jiān)測(cè)患者的肢體動(dòng)作，醫(yī)生可以判斷患者的肌肉力量恢復(fù)情況，為后續(xù)治療提供科學(xué)依據(jù)。在體育訓(xùn)練領(lǐng)域，該技術(shù)能夠?yàn)檫\(yùn)動(dòng)員提供精準(zhǔn)的動(dòng)作分析和指導(dǎo)。通過對(duì)運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練過程中的動(dòng)作進(jìn)行識(shí)別和量化分析，教練可以發(fā)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)員動(dòng)作中的不足之處，針對(duì)性地制定訓(xùn)練計(jì)劃，幫助運(yùn)動(dòng)員提高運(yùn)動(dòng)成績(jī)。例如，在田徑、游泳、體操等項(xiàng)目中，對(duì)運(yùn)動(dòng)員的起跑、劃水、翻騰等動(dòng)作進(jìn)行分析，能夠幫助運(yùn)動(dòng)員優(yōu)化技術(shù)動(dòng)作，減少能量消耗，提高競(jìng)技水平。盡管人體動(dòng)作識(shí)別技術(shù)在上述領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景，但目前的一些方法手段仍存在諸多不足，難以滿足高精度和自動(dòng)化識(shí)別的需求。特別是在實(shí)時(shí)性和魯棒性方面，現(xiàn)有技術(shù)還面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。例如，在復(fù)雜背景下，傳統(tǒng)的人體動(dòng)作識(shí)別方法容易受到背景干擾，導(dǎo)致識(shí)別準(zhǔn)確率下降；在處理快速動(dòng)作時(shí)，難以準(zhǔn)確捕捉動(dòng)作的關(guān)鍵特征，影響識(shí)別效果。近年來，骨架語義圖式逐漸成為人體動(dòng)作識(shí)別領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。骨架圖以簡(jiǎn)潔直觀的方式表示人體動(dòng)作，通過骨骼節(jié)點(diǎn)和關(guān)節(jié)連接來描述人體的姿態(tài)和運(yùn)動(dòng)，具有很好的魯棒性和穩(wěn)定性。骨架語義圖式利用矩陣代數(shù)的計(jì)算方法，能夠保留人體動(dòng)作的細(xì)節(jié)和運(yùn)動(dòng)因素，從而更準(zhǔn)確地表達(dá)人體動(dòng)作的語義信息。與其他表示方法相比，骨架語義圖式在處理復(fù)雜動(dòng)作和遮擋情況時(shí)具有明顯優(yōu)勢(shì)，能夠有效提高人體動(dòng)作識(shí)別的精度和可靠性。本研究致力于探索一種基于骨架語義圖式的人體動(dòng)作識(shí)別方法，旨在突破當(dāng)前人體動(dòng)作識(shí)別領(lǐng)域的技術(shù)瓶頸。通過充分利用骨架語義圖式的特點(diǎn)，有望在提高識(shí)別精度和實(shí)時(shí)性的同時(shí)，更好地處理復(fù)雜的運(yùn)動(dòng)情況。這一研究成果不僅能夠?yàn)槿梭w動(dòng)作識(shí)別技術(shù)的發(fā)展提供新的思路和方法，推動(dòng)計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的進(jìn)步，還將在醫(yī)學(xué)、體育、安保等多個(gè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)更高效、更安全的人體動(dòng)作監(jiān)測(cè)與分析，具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀隨著計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的飛速發(fā)展，人體動(dòng)作識(shí)別領(lǐng)域取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步，基于骨架語義圖式的人體動(dòng)作識(shí)別研究也逐漸成為該領(lǐng)域的重要方向，吸引了眾多國(guó)內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注，在理論和實(shí)踐方面均取得了一系列成果。在國(guó)外，許多頂尖科研機(jī)構(gòu)和高校都投入了大量資源進(jìn)行相關(guān)研究。美國(guó)斯坦福大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)提出了一種基于多視角骨架關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)的方法，通過對(duì)不同視角下的骨架信息進(jìn)行融合，有效提升了在復(fù)雜遮擋情況下的動(dòng)作識(shí)別準(zhǔn)確率。他們利用多攝像頭系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)，構(gòu)建了包含豐富視角信息的數(shù)據(jù)集，并通過深度學(xué)習(xí)算法對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，使得模型能夠?qū)W習(xí)到不同視角下人體動(dòng)作的關(guān)鍵特征，從而在實(shí)際應(yīng)用中能夠更準(zhǔn)確地識(shí)別被遮擋部分的動(dòng)作。英國(guó)倫敦大學(xué)學(xué)院的研究者則在基于圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）的方法上取得了重要突破，實(shí)現(xiàn)了對(duì)大規(guī)模骨架數(shù)據(jù)的高效處理。他們提出的模型能夠充分利用骨架數(shù)據(jù)的圖結(jié)構(gòu)特性，通過對(duì)節(jié)點(diǎn)和邊的特征學(xué)習(xí)，更好地捕捉人體動(dòng)作中的空間和時(shí)間信息，在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)展現(xiàn)出了卓越的性能，大大提高了動(dòng)作識(shí)別的效率和準(zhǔn)確性。韓國(guó)首爾國(guó)立大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)專注于探索多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)在骨架人體行為識(shí)別中的應(yīng)用，將骨架數(shù)據(jù)與RGB圖像、深度圖等其他模態(tài)的數(shù)據(jù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了對(duì)人體動(dòng)作的更全面理解和識(shí)別，顯著提升了模型的魯棒性和泛化能力。在一個(gè)融合骨架數(shù)據(jù)與RGB圖像的實(shí)驗(yàn)中，他們的模型在不同光照和背景條件下都能保持較高的識(shí)別準(zhǔn)確率。國(guó)內(nèi)的科研團(tuán)隊(duì)在基于骨架語義圖式的人體動(dòng)作識(shí)別領(lǐng)域也成果豐碩。清華大學(xué)的研究人員提出了一種基于時(shí)空?qǐng)D卷積網(wǎng)絡(luò)（ST-GCN）的改進(jìn)算法，通過對(duì)時(shí)間和空間維度上的圖卷積操作進(jìn)行優(yōu)化，增強(qiáng)了模型對(duì)人體動(dòng)作中時(shí)空特征的提取能力。在實(shí)驗(yàn)中，該算法在多個(gè)公開數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)優(yōu)于傳統(tǒng)的ST-GCN算法，識(shí)別準(zhǔn)確率得到了顯著提升。上海交通大學(xué)的學(xué)者們則致力于研究基于注意力機(jī)制的骨架動(dòng)作識(shí)別方法，通過引入注意力模塊，使模型能夠自動(dòng)關(guān)注人體動(dòng)作中的關(guān)鍵部位和關(guān)鍵時(shí)間點(diǎn)，從而提高了動(dòng)作識(shí)別的精度。在對(duì)一些復(fù)雜動(dòng)作的識(shí)別任務(wù)中，該方法能夠準(zhǔn)確捕捉到關(guān)鍵動(dòng)作特征，有效避免了因次要信息干擾而導(dǎo)致的錯(cuò)誤識(shí)別。中國(guó)科學(xué)院的研究團(tuán)隊(duì)在骨架語義圖式的建模與表示方面進(jìn)行了深入研究，提出了一種新的骨架語義圖式表示方法，能夠更準(zhǔn)確地描述人體動(dòng)作的語義信息，為后續(xù)的動(dòng)作識(shí)別任務(wù)提供了更優(yōu)質(zhì)的特征表達(dá)，基于該表示方法的動(dòng)作識(shí)別模型在實(shí)驗(yàn)中展現(xiàn)出了良好的性能。盡管目前基于骨架語義圖式的人體動(dòng)作識(shí)別技術(shù)已經(jīng)取得了一定的進(jìn)展，但仍然存在一些不足之處。一方面，現(xiàn)有方法在處理復(fù)雜場(chǎng)景和多樣化動(dòng)作時(shí)，模型的泛化能力有待提高。不同場(chǎng)景下的光照、背景、拍攝角度等因素變化較大，以及現(xiàn)實(shí)生活中動(dòng)作的多樣性和靈活性，都給模型的準(zhǔn)確識(shí)別帶來了挑戰(zhàn)。例如，在一些戶外場(chǎng)景中，強(qiáng)烈的陽光或復(fù)雜的背景可能會(huì)干擾模型對(duì)骨架信息的提取，導(dǎo)致識(shí)別準(zhǔn)確率下降。另一方面，當(dāng)前研究中對(duì)于骨架語義圖式的語義理解和挖掘還不夠深入，未能充分發(fā)揮其在表達(dá)人體動(dòng)作語義信息方面的潛力。很多模型只是簡(jiǎn)單地利用骨架數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和分類，而沒有深入探究骨骼節(jié)點(diǎn)之間的語義關(guān)系以及動(dòng)作的語義層次結(jié)構(gòu)，這限制了模型對(duì)動(dòng)作理解的深度和準(zhǔn)確性。此外，數(shù)據(jù)量不足也是一個(gè)普遍存在的問題，高質(zhì)量的骨架動(dòng)作數(shù)據(jù)集相對(duì)較少，且標(biāo)注的準(zhǔn)確性和一致性難以保證，這對(duì)于訓(xùn)練高性能的動(dòng)作識(shí)別模型是一個(gè)制約因素。未來，基于骨架語義圖式的人體動(dòng)作識(shí)別研究可能會(huì)朝著以下幾個(gè)方向發(fā)展。一是進(jìn)一步探索更有效的特征表示方法，深入挖掘骨架語義圖式中的語義信息，提高模型對(duì)動(dòng)作的理解能力。例如，可以結(jié)合語義推理和知識(shí)圖譜等技術(shù)，建立更加豐富和準(zhǔn)確的動(dòng)作語義模型。二是加強(qiáng)多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的研究，將骨架語義圖式與其他模態(tài)的數(shù)據(jù)（如音頻、語義描述等）進(jìn)行深度融合，實(shí)現(xiàn)對(duì)人體動(dòng)作的全方位理解和識(shí)別，提升模型在復(fù)雜場(chǎng)景下的性能。三是關(guān)注模型的實(shí)時(shí)性和可擴(kuò)展性，開發(fā)輕量級(jí)的動(dòng)作識(shí)別模型，使其能夠在資源受限的設(shè)備上快速運(yùn)行，滿足實(shí)際應(yīng)用中的實(shí)時(shí)性需求，并能夠適應(yīng)不同規(guī)模和類型的數(shù)據(jù)集。同時(shí)，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，如深度學(xué)習(xí)算法的創(chuàng)新、硬件計(jì)算能力的提升等，將為基于骨架語義圖式的人體動(dòng)作識(shí)別研究提供更強(qiáng)大的技術(shù)支持，有望推動(dòng)該領(lǐng)域取得更大的突破。1.3研究?jī)?nèi)容與創(chuàng)新點(diǎn)本研究聚焦于基于骨架語義圖式的人體動(dòng)作識(shí)別方法，具體研究?jī)?nèi)容涵蓋數(shù)據(jù)處理、模型構(gòu)建、特征提取與識(shí)別等關(guān)鍵方面。在人體動(dòng)作數(shù)據(jù)的采集和處理上，廣泛收集包含各類日常動(dòng)作、體育動(dòng)作以及特殊場(chǎng)景動(dòng)作的多樣化數(shù)據(jù)。運(yùn)用先進(jìn)的動(dòng)作捕捉設(shè)備，如基于光學(xué)原理的Vicon動(dòng)作捕捉系統(tǒng)，獲取高精度的人體骨架位置、運(yùn)動(dòng)軌跡和關(guān)鍵點(diǎn)信息。針對(duì)采集到的原始數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，去除因設(shè)備誤差、環(huán)境干擾等因素產(chǎn)生的噪聲數(shù)據(jù)。通過歸一化處理，將不同來源、不同尺度的數(shù)據(jù)統(tǒng)一到相同的標(biāo)準(zhǔn)范圍，以便后續(xù)分析。同時(shí)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行增強(qiáng)操作，如時(shí)間維度上的隨機(jī)伸縮、空間維度上的旋轉(zhuǎn)和平移，擴(kuò)充數(shù)據(jù)集規(guī)模，提升模型的泛化能力。骨架語義圖式的建模與表示是本研究的核心環(huán)節(jié)之一。深入分析人體骨骼結(jié)構(gòu)和運(yùn)動(dòng)規(guī)律，構(gòu)建能夠準(zhǔn)確反映人體動(dòng)作語義的圖式模型。確定人體動(dòng)作的主要骨骼節(jié)點(diǎn)和關(guān)鍵點(diǎn)，例如頭部、肩部、肘部、腕部、髖部、膝部和踝部等關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，以及這些節(jié)點(diǎn)之間的連接關(guān)系。利用矩陣代數(shù)方法，將骨骼節(jié)點(diǎn)的位置和運(yùn)動(dòng)信息轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)矩陣表示，保留人體動(dòng)作的細(xì)節(jié)和運(yùn)動(dòng)因素。例如，通過鄰接矩陣表示骨骼節(jié)點(diǎn)之間的連接關(guān)系，通過位置矩陣表示節(jié)點(diǎn)在空間中的坐標(biāo)位置。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合動(dòng)作的語義信息，如動(dòng)作的類別、起始和結(jié)束狀態(tài)等，構(gòu)建具有豐富語義表達(dá)能力的骨架語義圖式。人體動(dòng)作特征的提取是實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確識(shí)別的關(guān)鍵步驟。借助骨架節(jié)點(diǎn)信息和骨架語義圖式的語義空間，采用深度學(xué)習(xí)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(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、門控循環(huán)單元（GRU）等，自動(dòng)提取人體動(dòng)作的特征向量。對(duì)于CNN，通過設(shè)計(jì)專門的卷積核，對(duì)骨骼節(jié)點(diǎn)的空間位置信息進(jìn)行卷積操作，提取動(dòng)作的空間特征。RNN及其變體則擅長(zhǎng)處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)，能夠捕捉動(dòng)作在時(shí)間維度上的動(dòng)態(tài)變化特征。此外，引入注意力機(jī)制，使模型能夠自動(dòng)關(guān)注動(dòng)作中的關(guān)鍵部位和關(guān)鍵時(shí)間點(diǎn)，進(jìn)一步提升特征提取的準(zhǔn)確性。例如，在分析跑步動(dòng)作時(shí)，模型能夠自動(dòng)聚焦于腿部關(guān)節(jié)的運(yùn)動(dòng)特征，而在分析揮手動(dòng)作時(shí)，能夠重點(diǎn)關(guān)注手臂關(guān)節(jié)的動(dòng)作變化。在人體動(dòng)作的分類與識(shí)別階段，基于提取出的特征向量，運(yùn)用支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林（RF）等傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，以及深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器，如多層感知機(jī)（MLP）、Softmax分類器等，進(jìn)行動(dòng)作分類和識(shí)別。對(duì)不同算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行詳細(xì)分析和比較，評(píng)估其在不同數(shù)據(jù)集上的準(zhǔn)確率、召回率、F1值等性能指標(biāo)。根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，選擇性能最優(yōu)的算法，并對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)。例如，通過調(diào)整SVM的核函數(shù)參數(shù)、優(yōu)化深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練超參數(shù)等方式，提高動(dòng)作識(shí)別的精度和效率。本研究的創(chuàng)新點(diǎn)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。一是提出了一種全新的骨架語義圖式表示方法，該方法不僅考慮了骨骼節(jié)點(diǎn)的位置和連接關(guān)系，還深入挖掘了動(dòng)作的語義信息，能夠更準(zhǔn)確地表達(dá)人體動(dòng)作的本質(zhì)特征。與傳統(tǒng)的骨架表示方法相比，在處理復(fù)雜動(dòng)作和遮擋情況時(shí)具有更高的魯棒性和準(zhǔn)確性。在識(shí)別被部分遮擋的人體動(dòng)作時(shí)，本研究的骨架語義圖式能夠通過語義推理，準(zhǔn)確判斷動(dòng)作的類別，而傳統(tǒng)方法則容易出現(xiàn)誤判。二是在特征提取過程中，創(chuàng)新性地融合了多種深度學(xué)習(xí)算法，并引入注意力機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了對(duì)人體動(dòng)作時(shí)空特征的全面、精準(zhǔn)提取。這種多算法融合和注意力機(jī)制的應(yīng)用，有效提升了模型對(duì)動(dòng)作特征的學(xué)習(xí)能力，使模型能夠更好地適應(yīng)不同場(chǎng)景和類型的人體動(dòng)作識(shí)別任務(wù)。三是在模型訓(xùn)練和優(yōu)化過程中，采用了遷移學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)，充分利用少量有標(biāo)注數(shù)據(jù)和大量無標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，減少了對(duì)大規(guī)模標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴，提高了模型的訓(xùn)練效率和性能。在實(shí)際應(yīng)用中，能夠在數(shù)據(jù)標(biāo)注成本較高的情況下，快速訓(xùn)練出高精度的人體動(dòng)作識(shí)別模型。二、人體動(dòng)作識(shí)別方法概述2.1傳統(tǒng)人體動(dòng)作識(shí)別方法在人體動(dòng)作識(shí)別技術(shù)的發(fā)展歷程中，傳統(tǒng)方法為該領(lǐng)域的研究奠定了重要基礎(chǔ)。這些方法在早期的研究中發(fā)揮了關(guān)鍵作用，盡管隨著技術(shù)的進(jìn)步，它們逐漸暴露出一些局限性，但深入了解這些傳統(tǒng)方法，對(duì)于理解人體動(dòng)作識(shí)別技術(shù)的發(fā)展脈絡(luò)以及當(dāng)前基于骨架語義圖式方法的優(yōu)勢(shì)，具有重要的參考價(jià)值。傳統(tǒng)人體動(dòng)作識(shí)別方法主要包括基于光流的方法和基于特征提取和分類的方法。2.1.1基于光流的方法光流法是一種經(jīng)典的用于捕捉運(yùn)動(dòng)信息的方法，其核心原理基于圖像序列中像素在時(shí)間域上的變化以及相鄰幀之間的相關(guān)性。在人體動(dòng)作識(shí)別中，光流法通過計(jì)算連續(xù)幀之間的光流場(chǎng)，來獲取人體的運(yùn)動(dòng)信息。具體而言，它將二維圖像平面特定坐標(biāo)點(diǎn)上的灰度瞬時(shí)變化率定義為光流矢量，在時(shí)間間隔很?。ㄈ缫曨l的連續(xù)前后兩幀之間）時(shí)，光流等同于目標(biāo)點(diǎn)的位移。假設(shè)在時(shí)刻t的圖像I(x,y,t)中，像素點(diǎn)(x,y)在短時(shí)間\Deltat后移動(dòng)到(x+\Deltax,y+\Deltay)位置，由于亮度恒定假設(shè)，即同一物體在相鄰幀之間的亮度不變，可得到I(x,y,t)=I(x+\Deltax,y+\Deltay,t+\Deltat)。將等式右邊進(jìn)行泰勒展開，并忽略高階無窮小，結(jié)合\Deltax=u\Deltat，\Deltay=v\Deltat（u,v分別為x,y方向的光流速度），可推導(dǎo)出光流基本方程I_xu+I_yv+I_t=0。然而，僅通過這一個(gè)方程無法求解出u和v兩個(gè)未知數(shù)，通常還需要引入額外的約束條件，如Lucas-Kanade算法假設(shè)鄰域內(nèi)的光流是恒定的，通過最小化鄰域內(nèi)所有像素點(diǎn)的光流誤差來求解光流?；诠饬鞯姆椒ㄔ谔幚硪曨l序列時(shí)，對(duì)于動(dòng)作的快速變化和細(xì)節(jié)變化具有較好的魯棒性。在分析跑步動(dòng)作時(shí)，光流法能夠準(zhǔn)確捕捉到腿部和手臂快速擺動(dòng)時(shí)的運(yùn)動(dòng)信息，通過光流場(chǎng)的變化清晰地呈現(xiàn)出跑步動(dòng)作的動(dòng)態(tài)特征。在一些動(dòng)作細(xì)節(jié)較為關(guān)鍵的場(chǎng)景，如舞蹈動(dòng)作識(shí)別中，光流法可以捕捉到舞者身體各部位細(xì)微的動(dòng)作變化，為動(dòng)作識(shí)別提供豐富的細(xì)節(jié)信息。然而，該方法也存在一定的局限性。當(dāng)背景復(fù)雜時(shí)，背景物體的運(yùn)動(dòng)也會(huì)產(chǎn)生光流，這會(huì)干擾對(duì)人體動(dòng)作光流的準(zhǔn)確提取。在人群密集的場(chǎng)景中，不同人體之間的光流相互交織，難以準(zhǔn)確區(qū)分出每個(gè)個(gè)體的動(dòng)作光流。此外，當(dāng)人體動(dòng)作發(fā)生遮擋時(shí)，被遮擋部分的光流信息無法準(zhǔn)確獲取，會(huì)導(dǎo)致動(dòng)作識(shí)別的準(zhǔn)確性下降。如果在視頻中，人物的手臂被身體部分遮擋，那么基于光流的方法在識(shí)別涉及手臂動(dòng)作時(shí)可能會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤。2.1.2基于特征提取和分類的方法傳統(tǒng)的基于特征提取和分類的人體動(dòng)作識(shí)別方法，通常使用手工設(shè)計(jì)的特征來表示人體動(dòng)作，并結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分類。在特征提取階段，常用的手工設(shè)計(jì)特征包括光流直方圖、形狀描述符、HOG（方向梯度直方圖）等。光流直方圖通過統(tǒng)計(jì)圖像中光流的方向和大小分布來描述動(dòng)作的運(yùn)動(dòng)特征；形狀描述符則側(cè)重于描述人體的外形輪廓和姿態(tài)形狀，如傅里葉描述子可以通過對(duì)物體邊界的傅里葉變換來提取形狀特征；HOG特征通過計(jì)算圖像局部區(qū)域的梯度方向和幅值分布，來表征人體動(dòng)作的形狀和紋理信息。以光流直方圖為例，首先計(jì)算視頻序列中每一幀的光流，然后將光流向量按照方向和大小進(jìn)行量化，統(tǒng)計(jì)不同量化區(qū)間內(nèi)光流向量的數(shù)量，從而得到光流直方圖。這個(gè)直方圖就作為該視頻片段的一個(gè)特征表示，用于后續(xù)的動(dòng)作識(shí)別。在特征提取完成后，使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分類。常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法包括支持向量機(jī)（SVM）、樸素貝葉斯分類器、決策樹等。SVM通過尋找一個(gè)最優(yōu)的分類超平面，將不同類別的特征向量分隔開，在小樣本分類任務(wù)中表現(xiàn)出較好的性能；樸素貝葉斯分類器基于貝葉斯定理和特征條件獨(dú)立假設(shè)，計(jì)算每個(gè)類別在給定特征下的概率，將樣本分類到概率最大的類別；決策樹則通過構(gòu)建樹形結(jié)構(gòu)，基于特征的不同取值進(jìn)行決策分支，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)樣本的分類。這些方法在一些小規(guī)模數(shù)據(jù)集上具有較好的性能。在一個(gè)包含簡(jiǎn)單日常動(dòng)作（如揮手、點(diǎn)頭、站立、坐下等）的小規(guī)模數(shù)據(jù)集上，使用光流直方圖結(jié)合SVM的方法能夠達(dá)到較高的識(shí)別準(zhǔn)確率。因?yàn)樵谛∫?guī)模數(shù)據(jù)集中，動(dòng)作類別相對(duì)較少，手工設(shè)計(jì)的特征能夠較好地捕捉到不同動(dòng)作之間的差異，機(jī)器學(xué)習(xí)算法也能夠有效地對(duì)這些特征進(jìn)行分類。然而，隨著數(shù)據(jù)集規(guī)模的增大和動(dòng)作種類的增多，這些方法的局限性逐漸顯現(xiàn)。手工設(shè)計(jì)的特征往往難以全面、準(zhǔn)確地描述復(fù)雜多樣的人體動(dòng)作，對(duì)于一些細(xì)微的動(dòng)作變化或相似動(dòng)作之間的差異，手工特征的區(qū)分能力不足。在區(qū)分“慢跑”和“快走”這兩個(gè)相似動(dòng)作時(shí)，傳統(tǒng)的手工設(shè)計(jì)特征可能無法準(zhǔn)確捕捉到兩者之間的細(xì)微差別，導(dǎo)致識(shí)別錯(cuò)誤。此外，當(dāng)面對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)，傳統(tǒng)方法的計(jì)算復(fù)雜度較高，特征提取和分類的效率較低，難以滿足實(shí)時(shí)性要求。而且，這些方法對(duì)數(shù)據(jù)的依賴性較強(qiáng)，在不同數(shù)據(jù)集上的泛化能力較差，一旦數(shù)據(jù)集的分布發(fā)生變化，識(shí)別性能會(huì)大幅下降。2.2基于深度學(xué)習(xí)的人體動(dòng)作識(shí)別方法隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的飛速發(fā)展，其在人體動(dòng)作識(shí)別領(lǐng)域展現(xiàn)出了強(qiáng)大的優(yōu)勢(shì)和潛力，逐漸成為該領(lǐng)域的主流研究方向。深度學(xué)習(xí)方法能夠自動(dòng)從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到復(fù)雜的特征表示，避免了傳統(tǒng)方法中手工設(shè)計(jì)特征的局限性，大大提高了人體動(dòng)作識(shí)別的準(zhǔn)確率和效率。基于深度學(xué)習(xí)的人體動(dòng)作識(shí)別方法主要包括基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的方法、基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的方法以及基于圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）的方法。2.2.1基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的方法卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一種專門為處理具有網(wǎng)格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)（如圖像、音頻）而設(shè)計(jì)的深度學(xué)習(xí)模型，在人體動(dòng)作識(shí)別中，它主要用于從圖像或視頻中提取空間特征。CNN的核心組成部分包括卷積層、池化層和全連接層。卷積層通過卷積核在輸入數(shù)據(jù)上滑動(dòng)，進(jìn)行卷積操作，實(shí)現(xiàn)對(duì)局部特征的提取。卷積核中的參數(shù)是共享的，這大大減少了模型的參數(shù)數(shù)量，降低了計(jì)算復(fù)雜度，同時(shí)也提高了模型的泛化能力。對(duì)于一幅表示人體動(dòng)作的圖像，卷積核可以學(xué)習(xí)到人體的邊緣、紋理等低級(jí)特征。隨著卷積層的加深，網(wǎng)絡(luò)能夠逐漸學(xué)習(xí)到更高級(jí)、更抽象的特征，如人體的姿態(tài)、肢體的相對(duì)位置關(guān)系等。在識(shí)別跑步動(dòng)作時(shí)，深層的卷積層可以提取到腿部彎曲和擺動(dòng)的特征模式，以及手臂與身體的協(xié)調(diào)運(yùn)動(dòng)特征。池化層則用于對(duì)卷積層輸出的特征圖進(jìn)行下采樣，通過保留主要特征并減少數(shù)據(jù)量，進(jìn)一步降低計(jì)算量，同時(shí)在一定程度上防止過擬合。常見的池化操作有最大池化和平均池化，最大池化選取局部區(qū)域內(nèi)的最大值作為下采樣結(jié)果，能夠突出顯著特征；平均池化則計(jì)算局部區(qū)域內(nèi)的平均值，更注重整體特征的平均表現(xiàn)。在處理人體動(dòng)作圖像時(shí)，池化層可以對(duì)卷積層提取的特征進(jìn)行壓縮，例如將多個(gè)相鄰的像素區(qū)域合并為一個(gè)值，保留關(guān)鍵的動(dòng)作特征信息。全連接層將池化層輸出的特征圖進(jìn)行扁平化處理后，連接到一系列全連接的神經(jīng)元上，用于對(duì)提取到的特征進(jìn)行分類。全連接層的每個(gè)神經(jīng)元都與上一層的所有神經(jīng)元相連，通過學(xué)習(xí)得到的權(quán)重對(duì)輸入特征進(jìn)行加權(quán)求和，并通過激活函數(shù)進(jìn)行非線性變換，最終輸出動(dòng)作的分類結(jié)果。然而，人體動(dòng)作是一個(gè)隨時(shí)間變化的動(dòng)態(tài)過程，僅依靠CNN提取的空間特征難以全面描述動(dòng)作的時(shí)間序列信息。為了更好地捕捉動(dòng)作的時(shí)間維度特征，常將CNN與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）相結(jié)合。RNN能夠處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)，通過隱藏狀態(tài)來保存歷史信息，從而對(duì)動(dòng)作的時(shí)間順序進(jìn)行建模。LSTM作為RNN的一種變體，引入了門控機(jī)制，有效地解決了RNN在處理長(zhǎng)序列時(shí)的梯度消失和梯度爆炸問題，能夠更好地捕捉長(zhǎng)時(shí)依賴關(guān)系。在分析一段包含多個(gè)動(dòng)作的視頻時(shí)，CNN可以先提取每一幀圖像的空間特征，然后將這些特征序列輸入到LSTM中，LSTM通過門控機(jī)制控制信息的流動(dòng)，有選擇地保留和更新隱藏狀態(tài)，從而準(zhǔn)確捕捉到動(dòng)作在時(shí)間上的變化和依賴關(guān)系，實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)動(dòng)作序列的理解和識(shí)別?；贑NN的方法在人體動(dòng)作識(shí)別中取得了顯著的成果，在一些公開數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)出較高的識(shí)別準(zhǔn)確率。在UCF101數(shù)據(jù)集上，采用先進(jìn)的CNN模型結(jié)合合適的時(shí)間序列處理方法，能夠達(dá)到較高的動(dòng)作識(shí)別準(zhǔn)確率。該方法對(duì)于數(shù)據(jù)的需求較大，需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型，以學(xué)習(xí)到足夠豐富和準(zhǔn)確的動(dòng)作特征。數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性也對(duì)模型性能有重要影響，若訓(xùn)練數(shù)據(jù)中動(dòng)作樣本的覆蓋范圍有限，或者標(biāo)注存在誤差，都可能導(dǎo)致模型的泛化能力下降，在面對(duì)新的動(dòng)作數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)不佳。此外，CNN模型的計(jì)算復(fù)雜度較高，對(duì)硬件計(jì)算資源的要求也較高，這在一定程度上限制了其在資源受限設(shè)備上的應(yīng)用。2.2.2基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的方法循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）是一類專門為處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其獨(dú)特的結(jié)構(gòu)使其在人體動(dòng)作識(shí)別中對(duì)于捕捉動(dòng)作的時(shí)間動(dòng)態(tài)信息具有天然的優(yōu)勢(shì)。RNN的基本結(jié)構(gòu)包含輸入層、隱藏層和輸出層，與傳統(tǒng)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的是，RNN的隱藏層節(jié)點(diǎn)之間存在循環(huán)連接，這使得網(wǎng)絡(luò)能夠在時(shí)間步驟之間傳遞信息，從而對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行建模。在人體動(dòng)作識(shí)別任務(wù)中，將人體動(dòng)作的時(shí)間序列數(shù)據(jù)（如骨骼關(guān)節(jié)的位置隨時(shí)間的變化）作為RNN的輸入。在每個(gè)時(shí)間步t，RNN接收當(dāng)前時(shí)間步的輸入x_t和上一個(gè)時(shí)間步隱藏層的狀態(tài)h_{t-1}，通過非線性變換計(jì)算當(dāng)前時(shí)間步隱藏層的狀態(tài)h_t，即h_t=f(W_{xh}x_t+W_{hh}h_{t-1}+b_h)，其中W_{xh}和W_{hh}是權(quán)重矩陣，b_h是偏置向量，f是激活函數(shù)（如tanh或ReLU）。隱藏層狀態(tài)h_t不僅包含了當(dāng)前時(shí)間步的輸入信息，還融合了之前時(shí)間步的歷史信息，通過這種方式，RNN能夠捕捉到動(dòng)作在時(shí)間維度上的變化趨勢(shì)和依賴關(guān)系。在識(shí)別一個(gè)跑步動(dòng)作序列時(shí)，RNN可以根據(jù)每一幀中腿部關(guān)節(jié)位置的變化，以及之前幀的隱藏狀態(tài)信息，學(xué)習(xí)到跑步動(dòng)作中腿部運(yùn)動(dòng)的周期性和連續(xù)性特征。然而，傳統(tǒng)的RNN在處理長(zhǎng)時(shí)依賴關(guān)系時(shí)存在明顯的局限性，即梯度消失和梯度爆炸問題。當(dāng)時(shí)間序列較長(zhǎng)時(shí)，在反向傳播過程中，梯度在經(jīng)過多個(gè)時(shí)間步的傳遞后，可能會(huì)變得非常?。ㄌ荻认В?，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)無法學(xué)習(xí)到長(zhǎng)時(shí)間之前的信息；或者梯度變得非常大（梯度爆炸），使得網(wǎng)絡(luò)參數(shù)更新不穩(wěn)定，無法正常訓(xùn)練。在分析一段較長(zhǎng)的舞蹈動(dòng)作視頻時(shí)，RNN可能無法有效地捕捉到開頭部分的動(dòng)作信息對(duì)結(jié)尾部分動(dòng)作的影響，因?yàn)樵趥鬟f過程中早期的信息可能會(huì)被逐漸遺忘。為了解決這些問題，長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和門控循環(huán)單元（GRU）等變體被提出。LSTM通過引入輸入門、遺忘門和輸出門來控制信息的流動(dòng)，能夠有效地保存和更新長(zhǎng)期記憶，從而更好地處理長(zhǎng)時(shí)依賴關(guān)系。遺忘門決定了上一時(shí)刻細(xì)胞狀態(tài)中哪些信息需要保留，輸入門控制當(dāng)前輸入信息的進(jìn)入，輸出門則決定輸出的信息。GRU則是一種簡(jiǎn)化的LSTM，它將輸入門和遺忘門合并為更新門，同時(shí)將細(xì)胞狀態(tài)和隱藏狀態(tài)進(jìn)行了融合，在保持一定性能的同時(shí)，簡(jiǎn)化了模型結(jié)構(gòu)，降低了計(jì)算復(fù)雜度。盡管RNN及其變體在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)方面取得了一定的進(jìn)展，但在人體動(dòng)作識(shí)別中，它們?cè)趯W(xué)習(xí)骨骼關(guān)節(jié)的空間關(guān)系方面存在不足。RNN主要關(guān)注時(shí)間維度上的信息，對(duì)于同一時(shí)間步內(nèi)骨骼關(guān)節(jié)之間的空間位置關(guān)系和相對(duì)運(yùn)動(dòng)關(guān)系的挖掘能力較弱。在識(shí)別人體的復(fù)雜動(dòng)作時(shí)，僅僅依靠時(shí)間序列信息可能無法準(zhǔn)確區(qū)分不同的動(dòng)作，因?yàn)椴煌瑒?dòng)作可能在時(shí)間序列上表現(xiàn)出相似的變化趨勢(shì)，但在骨骼關(guān)節(jié)的空間布局和運(yùn)動(dòng)方式上存在差異。在區(qū)分“舉手”和“伸懶腰”這兩個(gè)動(dòng)作時(shí)，僅從時(shí)間序列上看，手臂的抬起動(dòng)作可能有相似之處，但通過分析骨骼關(guān)節(jié)在空間中的相對(duì)位置和運(yùn)動(dòng)軌跡，可以更準(zhǔn)確地區(qū)分這兩個(gè)動(dòng)作，而RNN在這方面的能力相對(duì)有限。2.2.3基于圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）的方法圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）作為一種新興的深度學(xué)習(xí)模型，近年來在人體動(dòng)作識(shí)別領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用和研究。它的出現(xiàn)為解決人體動(dòng)作識(shí)別中的時(shí)空特征提取問題提供了新的思路和方法，尤其適用于處理具有圖結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，如人體骨架數(shù)據(jù)。人體骨架可以自然地表示為一個(gè)圖結(jié)構(gòu)，其中骨骼關(guān)節(jié)作為圖的節(jié)點(diǎn)，關(guān)節(jié)之間的連接關(guān)系作為圖的邊。GCN利用這種圖結(jié)構(gòu)，通過對(duì)節(jié)點(diǎn)和邊的特征進(jìn)行卷積操作，來挖掘人體動(dòng)作中的時(shí)空判別信息。與傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同，GCN中的卷積操作不是在規(guī)則的網(wǎng)格結(jié)構(gòu)上進(jìn)行，而是在圖的鄰域內(nèi)進(jìn)行。對(duì)于圖中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)，GCN通過聚合其鄰域節(jié)點(diǎn)的特征信息，并結(jié)合自身的特征，來更新當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的特征表示。具體來說，在空間維度上，GCN通過定義合適的鄰接矩陣來描述節(jié)點(diǎn)之間的連接關(guān)系，然后利用圖卷積核在鄰接矩陣上進(jìn)行卷積運(yùn)算，從而提取出人體骨架在空間上的結(jié)構(gòu)特征。在一個(gè)簡(jiǎn)單的人體骨架圖中，節(jié)點(diǎn)表示各個(gè)關(guān)節(jié)，邊表示關(guān)節(jié)之間的連接。GCN可以通過分析鄰接矩陣，學(xué)習(xí)到不同關(guān)節(jié)之間的相對(duì)位置關(guān)系和運(yùn)動(dòng)關(guān)聯(lián)，比如手臂關(guān)節(jié)與肩部關(guān)節(jié)之間的協(xié)同運(yùn)動(dòng)特征。在時(shí)間維度上，GCN通常結(jié)合時(shí)間卷積網(wǎng)絡(luò)（TCN）或循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）來處理動(dòng)作的時(shí)間序列信息。通過將不同時(shí)間步的骨架圖作為輸入，GCN能夠捕捉到人體動(dòng)作在時(shí)間上的動(dòng)態(tài)變化和連續(xù)性。在分析跑步動(dòng)作時(shí)，GCN可以通過對(duì)不同時(shí)間步的骨架圖進(jìn)行處理，學(xué)習(xí)到腿部關(guān)節(jié)在不同時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)軌跡和速度變化，以及身體各部位之間的協(xié)調(diào)運(yùn)動(dòng)模式隨時(shí)間的變化規(guī)律?；贕CN的方法在人體動(dòng)作識(shí)別中具有諸多優(yōu)勢(shì)。它能夠充分利用骨架數(shù)據(jù)的圖結(jié)構(gòu)特性，更自然地表達(dá)人體動(dòng)作的時(shí)空特征，避免了將圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為規(guī)則網(wǎng)格數(shù)據(jù)時(shí)可能丟失的信息。GCN可以很容易地推廣到任意形式的骨架結(jié)構(gòu)，具有很強(qiáng)的通用性和靈活性，能夠適應(yīng)不同的動(dòng)作捕捉設(shè)備和數(shù)據(jù)集。在不同的動(dòng)作捕捉系統(tǒng)中，人體骨架的節(jié)點(diǎn)數(shù)量和連接方式可能存在差異，但GCN能夠根據(jù)具體的圖結(jié)構(gòu)進(jìn)行相應(yīng)的特征提取和模型訓(xùn)練，而無需對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的預(yù)處理。然而，GCN也面臨一些挑戰(zhàn)。在構(gòu)建圖結(jié)構(gòu)時(shí)，如何選擇合適的鄰接矩陣和圖卷積核，以準(zhǔn)確地描述人體動(dòng)作的時(shí)空關(guān)系，仍然是一個(gè)需要深入研究的問題。不同的鄰接矩陣和圖卷積核設(shè)計(jì)可能會(huì)對(duì)模型的性能產(chǎn)生顯著影響。此外，隨著圖結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性增加，GCN的計(jì)算復(fù)雜度也會(huì)相應(yīng)提高，這對(duì)計(jì)算資源和訓(xùn)練效率提出了更高的要求。在處理大規(guī)模的人體動(dòng)作數(shù)據(jù)集時(shí)，可能需要耗費(fèi)大量的計(jì)算時(shí)間和內(nèi)存資源來訓(xùn)練GCN模型。三、骨架語義圖式原理與建模3.1骨架語義圖式的基本原理3.1.1骨架數(shù)據(jù)的表示與獲取骨架數(shù)據(jù)作為人體動(dòng)作識(shí)別的關(guān)鍵信息載體，由多個(gè)時(shí)空骨骼關(guān)節(jié)的三維坐標(biāo)組成，是對(duì)人體運(yùn)動(dòng)動(dòng)力學(xué)的有效表示。在人體運(yùn)動(dòng)過程中，這些關(guān)節(jié)坐標(biāo)隨時(shí)間的變化精確地描繪出人體的姿態(tài)和動(dòng)作軌跡，為動(dòng)作識(shí)別提供了核心依據(jù)。在實(shí)際應(yīng)用中，獲取骨架數(shù)據(jù)主要通過兩種方式：基于深度傳感器采集和基于視頻的位姿估計(jì)算法提取。深度傳感器，如微軟的Kinect系列，能夠利用紅外技術(shù)實(shí)時(shí)獲取人體的深度圖像，并通過內(nèi)置的算法將其轉(zhuǎn)化為人體骨架數(shù)據(jù)。Kinect傳感器通過發(fā)射近紅外光并接收反射光，計(jì)算光的飛行時(shí)間來確定物體與傳感器之間的距離，從而生成深度圖像。在這個(gè)深度圖像的基礎(chǔ)上，通過特定的骨骼跟蹤算法，可以識(shí)別出人體的主要關(guān)節(jié)點(diǎn)，如頭部、頸部、肩部、肘部、腕部、髖部、膝部和踝部等，并獲取這些關(guān)節(jié)點(diǎn)在三維空間中的坐標(biāo)位置。這種方式獲取的骨架數(shù)據(jù)具有較高的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性，能夠滿足實(shí)時(shí)動(dòng)作識(shí)別的需求，在智能家居的手勢(shì)控制、體感游戲等場(chǎng)景中得到了廣泛應(yīng)用。在一些體感游戲中，玩家的動(dòng)作能夠通過Kinect傳感器實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)化為骨架數(shù)據(jù)，游戲程序根據(jù)這些數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)響應(yīng)玩家的動(dòng)作，實(shí)現(xiàn)了更加自然和沉浸式的游戲體驗(yàn)。另一種獲取骨架數(shù)據(jù)的方式是基于視頻的位姿估計(jì)算法。這類算法利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，對(duì)視頻中的人體圖像進(jìn)行分析和處理，從而推斷出人體的骨架信息。其基本原理是通過在視頻圖像中檢測(cè)人體的關(guān)鍵部位，如頭部、四肢等，并根據(jù)這些部位的相對(duì)位置和運(yùn)動(dòng)關(guān)系，利用數(shù)學(xué)模型和算法來計(jì)算出各個(gè)關(guān)節(jié)點(diǎn)的三維坐標(biāo)。OpenPose算法是一種廣泛應(yīng)用的基于深度學(xué)習(xí)的人體姿態(tài)估計(jì)算法，它通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)輸入的視頻圖像進(jìn)行特征提取和分析，能夠準(zhǔn)確地檢測(cè)出人體的多個(gè)關(guān)節(jié)點(diǎn)，并生成相應(yīng)的骨架數(shù)據(jù)。這種方式的優(yōu)勢(shì)在于可以利用已有的大量視頻資源，無需專門的深度傳感器設(shè)備，具有更廣泛的適用性。在視頻監(jiān)控領(lǐng)域，可以通過對(duì)監(jiān)控視頻進(jìn)行位姿估計(jì)，獲取人體的骨架數(shù)據(jù)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)人體動(dòng)作的識(shí)別和分析，用于檢測(cè)異常行為、人員追蹤等。無論是通過深度傳感器采集還是基于視頻的位姿估計(jì)算法提取，獲取到的骨架數(shù)據(jù)都包含了豐富的人體動(dòng)作信息。這些數(shù)據(jù)不僅記錄了關(guān)節(jié)點(diǎn)的空間位置，還反映了關(guān)節(jié)點(diǎn)在時(shí)間維度上的變化，為后續(xù)構(gòu)建骨架語義圖式和進(jìn)行動(dòng)作識(shí)別奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。3.1.2語義圖式的構(gòu)建與含義基于人體骨架數(shù)據(jù)構(gòu)建語義圖式是實(shí)現(xiàn)人體動(dòng)作識(shí)別的關(guān)鍵步驟，它能夠?qū)?fù)雜的人體動(dòng)作信息轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)易于理解和處理的形式。在構(gòu)建語義圖式時(shí)，人體骨架中的各個(gè)關(guān)節(jié)點(diǎn)被視為圖的節(jié)點(diǎn)，而關(guān)節(jié)點(diǎn)之間的連接關(guān)系則構(gòu)成了圖的邊。這些節(jié)點(diǎn)和邊不僅僅是簡(jiǎn)單的幾何連接，它們還蘊(yùn)含著豐富的人體動(dòng)作語義信息。對(duì)于節(jié)點(diǎn)而言，每個(gè)關(guān)節(jié)點(diǎn)的位置和運(yùn)動(dòng)狀態(tài)都代表了特定的語義。頭部節(jié)點(diǎn)的位置和方向變化可以反映人體的注意力方向和整體姿態(tài)，當(dāng)頭部向上抬起時(shí)，可能表示關(guān)注上方的物體或處于警覺狀態(tài)；肩部節(jié)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)則與手臂的動(dòng)作密切相關(guān)，肩部的前伸、后縮、上抬等動(dòng)作都暗示著不同的手臂動(dòng)作意圖，如肩部前伸可能是準(zhǔn)備伸手抓取物體。肘部、腕部等節(jié)點(diǎn)的位置和角度變化進(jìn)一步細(xì)化了手臂動(dòng)作的語義，肘部的彎曲程度可以表示手臂的伸展或收縮狀態(tài)，腕部的轉(zhuǎn)動(dòng)則可以表示手部的不同動(dòng)作，如旋轉(zhuǎn)手腕可能表示擰開瓶蓋的動(dòng)作。邊在語義圖式中同樣具有重要的語義含義，它描述了節(jié)點(diǎn)之間的空間關(guān)系和運(yùn)動(dòng)協(xié)同性。連接肩部和肘部的邊，其長(zhǎng)度和角度的變化反映了手臂的伸展和彎曲程度，同時(shí)也體現(xiàn)了肩部和肘部在動(dòng)作過程中的協(xié)同關(guān)系。在進(jìn)行手臂伸展動(dòng)作時(shí)，這條邊的長(zhǎng)度會(huì)增加，角度也會(huì)發(fā)生相應(yīng)的變化，表明肩部和肘部在共同完成這個(gè)動(dòng)作。連接髖部和膝部的邊則與腿部的動(dòng)作相關(guān)，它的變化可以反映腿部的屈伸、擺動(dòng)等動(dòng)作，以及髖部和膝部之間的運(yùn)動(dòng)協(xié)調(diào)。在跑步動(dòng)作中，這條邊會(huì)隨著腿部的交替擺動(dòng)而不斷變化，體現(xiàn)了髖部和膝部在跑步過程中的協(xié)同運(yùn)動(dòng)。為了更準(zhǔn)確地表示這些語義信息，通常會(huì)利用矩陣代數(shù)的方法對(duì)骨架語義圖式進(jìn)行數(shù)學(xué)建模。通過鄰接矩陣來表示圖中節(jié)點(diǎn)之間的連接關(guān)系，鄰接矩陣中的元素值可以表示節(jié)點(diǎn)之間是否存在連接以及連接的強(qiáng)度。若節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j之間存在連接，則鄰接矩陣中對(duì)應(yīng)的元素A_{ij}為1，否則為0；也可以根據(jù)連接的緊密程度或重要性賦予不同的非零值。通過位置矩陣來記錄節(jié)點(diǎn)在空間中的坐標(biāo)位置，位置矩陣中的每一行對(duì)應(yīng)一個(gè)節(jié)點(diǎn)，列則表示節(jié)點(diǎn)在三維空間中的x、y、z坐標(biāo)。這樣，通過矩陣運(yùn)算，可以方便地對(duì)骨架語義圖式進(jìn)行處理和分析，提取出人體動(dòng)作的關(guān)鍵特征和語義信息，為后續(xù)的動(dòng)作識(shí)別任務(wù)提供有力支持。3.2骨架語義圖式的建模方法3.2.1基于矩陣代數(shù)的計(jì)算方法在骨架語義圖式的建模過程中，基于矩陣代數(shù)的計(jì)算方法是一種重要的手段，它能夠有效地保留人體動(dòng)作的細(xì)節(jié)和運(yùn)動(dòng)因素，為后續(xù)的動(dòng)作識(shí)別提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。首先，利用鄰接矩陣來精確表示人體骨架圖中節(jié)點(diǎn)（關(guān)節(jié)點(diǎn)）之間的連接關(guān)系。對(duì)于一個(gè)具有n個(gè)節(jié)點(diǎn)的骨架圖，其鄰接矩陣A是一個(gè)n\timesn的矩陣。若節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j之間存在直接連接，則A_{ij}=1；若不存在連接，則A_{ij}=0。在一個(gè)簡(jiǎn)單的人體上肢骨架圖中，包含肩部、肘部和腕部三個(gè)節(jié)點(diǎn)，若肩部與肘部相連，肘部與腕部相連，而肩部與腕部不直接相連，那么對(duì)應(yīng)的鄰接矩陣A為：A=\begin{pmatrix}0&1&0\\1&0&1\\0&1&0\end{pmatrix}通過這樣的鄰接矩陣，能夠清晰地展示出骨架圖的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，使得計(jì)算機(jī)可以方便地對(duì)節(jié)點(diǎn)之間的連接關(guān)系進(jìn)行處理和分析。同時(shí)，采用位置矩陣來準(zhǔn)確記錄每個(gè)節(jié)點(diǎn)在空間中的坐標(biāo)位置信息。假設(shè)每個(gè)節(jié)點(diǎn)在三維空間中的坐標(biāo)為(x,y,z)，對(duì)于具有n個(gè)節(jié)點(diǎn)的骨架圖，位置矩陣P是一個(gè)n\times3的矩陣，其中第i行的元素[P_{i1},P_{i2},P_{i3}]分別表示第i個(gè)節(jié)點(diǎn)的x、y、z坐標(biāo)。對(duì)于上述人體上肢骨架圖，若肩部節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)為(1,2,3)，肘部節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)為(4,5,6)，腕部節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)為(7,8,9)，則位置矩陣P為：P=\begin{pmatrix}1&2&3\\4&5&6\\7&8&9\end{pmatrix}這樣的位置矩陣能夠精確地反映出各個(gè)關(guān)節(jié)點(diǎn)在空間中的位置，為分析人體動(dòng)作的空間特征提供了關(guān)鍵數(shù)據(jù)。為了進(jìn)一步捕捉人體動(dòng)作的動(dòng)態(tài)變化，引入時(shí)間維度，構(gòu)建時(shí)空矩陣。將不同時(shí)間步的位置矩陣按照時(shí)間順序進(jìn)行排列，形成一個(gè)三維張量。假設(shè)共有T個(gè)時(shí)間步，那么時(shí)空矩陣S的維度為n\times3\timesT，其中S_{ijt}表示在時(shí)間步t時(shí)，第i個(gè)節(jié)點(diǎn)的第j維坐標(biāo)（j=1,2,3分別對(duì)應(yīng)x、y、z坐標(biāo)）。在分析跑步動(dòng)作時(shí)，通過時(shí)空矩陣可以清晰地看到每個(gè)關(guān)節(jié)點(diǎn)在不同時(shí)間步的坐標(biāo)變化，從而準(zhǔn)確捕捉到腿部的擺動(dòng)、手臂的運(yùn)動(dòng)等動(dòng)態(tài)特征。在實(shí)際計(jì)算過程中，通過矩陣運(yùn)算來提取和分析人體動(dòng)作的特征。利用矩陣乘法來計(jì)算節(jié)點(diǎn)之間的相對(duì)位置關(guān)系和運(yùn)動(dòng)軌跡。假設(shè)要計(jì)算兩個(gè)相鄰節(jié)點(diǎn)i和j在時(shí)間步t的相對(duì)位置向量，可以通過位置矩陣P中對(duì)應(yīng)行的元素相減得到：\vecaemsplc_{ijt}=[P_{i1t}-P_{j1t},P_{i2t}-P_{j2t},P_{i3t}-P_{j3t}]。通過對(duì)不同時(shí)間步的相對(duì)位置向量進(jìn)行分析，可以得到節(jié)點(diǎn)之間的運(yùn)動(dòng)軌跡和速度變化等信息。在分析手臂的伸展動(dòng)作時(shí)，通過計(jì)算肩部和腕部節(jié)點(diǎn)在不同時(shí)間步的相對(duì)位置向量，能夠準(zhǔn)確地描繪出手臂伸展的路徑和速度變化情況?；诰仃嚧鷶?shù)的計(jì)算方法在骨架語義圖式的建模中具有重要作用，它通過鄰接矩陣、位置矩陣和時(shí)空矩陣等工具，能夠精確地表示人體動(dòng)作的靜態(tài)結(jié)構(gòu)和動(dòng)態(tài)變化，為后續(xù)的特征提取和動(dòng)作識(shí)別提供了豐富而準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。3.2.2結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)的建模策略為了進(jìn)一步提高人體動(dòng)作識(shí)別的準(zhǔn)確性和效率，將機(jī)器學(xué)習(xí)算法與骨架語義圖式相結(jié)合，成為一種有效的建模策略。機(jī)器學(xué)習(xí)算法，尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式和特征，為骨架語義圖式的建模和分析帶來了新的思路和方法。在眾多機(jī)器學(xué)習(xí)算法中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以其強(qiáng)大的非線性擬合能力和特征學(xué)習(xí)能力而備受關(guān)注。在基于骨架語義圖式的人體動(dòng)作識(shí)別中，常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體長(zhǎng)短時(shí)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）等。對(duì)于CNN，雖然其最初主要用于處理圖像數(shù)據(jù)，但通過對(duì)骨架數(shù)據(jù)進(jìn)行合理的編碼和轉(zhuǎn)換，也可以有效地應(yīng)用于骨架語義圖式的特征提取。將骨架數(shù)據(jù)編碼為二維偽圖像，使得CNN能夠像處理圖像一樣對(duì)其進(jìn)行卷積操作，從而提取出人體動(dòng)作的空間特征。具體來說，可以將每個(gè)關(guān)節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)值作為一個(gè)通道，時(shí)間步作為另一維度，構(gòu)建出類似于圖像的二維矩陣。然后，通過設(shè)計(jì)合適的卷積核，對(duì)這個(gè)二維矩陣進(jìn)行卷積運(yùn)算，學(xué)習(xí)到關(guān)節(jié)點(diǎn)之間的空間關(guān)系和局部特征。在處理一個(gè)包含多個(gè)關(guān)節(jié)點(diǎn)和時(shí)間步的骨架數(shù)據(jù)時(shí)，將其轉(zhuǎn)換為二維偽圖像后，使用卷積核大小為3\times3的卷積層進(jìn)行處理，通過卷積操作可以提取出相鄰關(guān)節(jié)點(diǎn)之間的相對(duì)位置關(guān)系和局部運(yùn)動(dòng)模式等特征。RNN及其變體LSTM和GRU則擅長(zhǎng)處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)，這與人體動(dòng)作隨時(shí)間變化的特性相契合。在基于骨架語義圖式的建模中，將骨架序列作為時(shí)間序列數(shù)據(jù)輸入到RNN或其變體中，網(wǎng)絡(luò)能夠通過隱藏狀態(tài)的傳遞和更新，學(xué)習(xí)到動(dòng)作在時(shí)間維度上的動(dòng)態(tài)變化和依賴關(guān)系。在分析一段連續(xù)的跑步動(dòng)作序列時(shí)，將每個(gè)時(shí)間步的骨架節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)作為輸入，RNN可以根據(jù)前一時(shí)刻的隱藏狀態(tài)和當(dāng)前時(shí)刻的輸入，更新隱藏狀態(tài)，從而捕捉到跑步動(dòng)作中腿部運(yùn)動(dòng)的周期性和連續(xù)性特征。LSTM通過引入門控機(jī)制，能夠更好地處理長(zhǎng)時(shí)依賴關(guān)系，在分析較長(zhǎng)的動(dòng)作序列時(shí)表現(xiàn)出更優(yōu)異的性能。在識(shí)別一段包含多個(gè)復(fù)雜動(dòng)作的長(zhǎng)視頻時(shí)，LSTM可以通過輸入門、遺忘門和輸出門的控制，有效地保存和更新長(zhǎng)期記憶，準(zhǔn)確地捕捉到動(dòng)作之間的時(shí)間依賴關(guān)系。圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）由于其對(duì)圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的天然適應(yīng)性，在基于骨架語義圖式的建模中展現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。人體骨架本身就是一種圖結(jié)構(gòu)，節(jié)點(diǎn)為關(guān)節(jié)點(diǎn)，邊為關(guān)節(jié)之間的連接。GCN通過在圖的鄰域內(nèi)進(jìn)行卷積操作，能夠充分挖掘骨架圖中節(jié)點(diǎn)之間的空間關(guān)系和動(dòng)作的時(shí)空判別信息。在空間維度上，GCN利用鄰接矩陣來定義節(jié)點(diǎn)之間的連接關(guān)系，通過圖卷積核在鄰接矩陣上的運(yùn)算，提取出人體骨架的空間結(jié)構(gòu)特征。在時(shí)間維度上，通常結(jié)合時(shí)間卷積網(wǎng)絡(luò)（TCN）或循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）來處理動(dòng)作的時(shí)間序列信息，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)人體動(dòng)作時(shí)空特征的全面捕捉。在分析人體的復(fù)雜動(dòng)作時(shí)，GCN可以通過對(duì)骨架圖的處理，學(xué)習(xí)到不同關(guān)節(jié)之間的協(xié)同運(yùn)動(dòng)關(guān)系和動(dòng)作在時(shí)間上的變化規(guī)律，準(zhǔn)確地識(shí)別出動(dòng)作的類別。在實(shí)際應(yīng)用中，為了充分發(fā)揮不同機(jī)器學(xué)習(xí)算法的優(yōu)勢(shì)，常常采用融合多種算法的策略。將CNN與RNN相結(jié)合，先利用CNN提取骨架數(shù)據(jù)的空間特征，再將這些特征輸入到RNN中，學(xué)習(xí)動(dòng)作的時(shí)間序列特征，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)人體動(dòng)作時(shí)空特征的全面提取。也可以將GCN與LSTM相結(jié)合，利用GCN挖掘骨架圖的空間結(jié)構(gòu)特征，利用LSTM處理時(shí)間序列信息，進(jìn)一步提高動(dòng)作識(shí)別的準(zhǔn)確性。結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)的建模策略為基于骨架語義圖式的人體動(dòng)作識(shí)別提供了強(qiáng)大的技術(shù)支持。通過合理選擇和運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，能夠充分挖掘骨架語義圖式中的時(shí)空特征，提高動(dòng)作識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性，為該領(lǐng)域的發(fā)展帶來新的突破和應(yīng)用前景。四、基于骨架語義圖式的人體動(dòng)作識(shí)別流程4.1人體動(dòng)作數(shù)據(jù)的采集與預(yù)處理4.1.1數(shù)據(jù)采集設(shè)備與技術(shù)人體動(dòng)作數(shù)據(jù)的采集是基于骨架語義圖式的人體動(dòng)作識(shí)別的首要環(huán)節(jié)，其采集的準(zhǔn)確性和完整性直接影響后續(xù)的識(shí)別效果。目前，常用的人體動(dòng)作數(shù)據(jù)采集設(shè)備主要包括基于深度傳感器的設(shè)備和基于光學(xué)原理的動(dòng)作捕捉系統(tǒng)，它們各自具有獨(dú)特的工作原理和數(shù)據(jù)采集方式?；谏疃葌鞲衅鞯脑O(shè)備以微軟的Kinect系列為代表，在人體動(dòng)作數(shù)據(jù)采集中應(yīng)用廣泛。Kinect利用結(jié)構(gòu)光或飛行時(shí)間（TOF）技術(shù)來獲取人體的深度信息。以Kinectv2為例，它通過紅外發(fā)射器主動(dòng)投射經(jīng)調(diào)制的近紅外光線，當(dāng)這些光線照射到視野里的物體上時(shí)會(huì)發(fā)生反射，紅外相機(jī)接收反射回來的紅外線，采用TOF技術(shù)測(cè)量深度，即通過計(jì)算光的時(shí)間差（通常是通過相位差來計(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為光的往返時(shí)間），從而得到物體的深度。在獲取深度信息后，Kinect利用內(nèi)置的算法將深度圖像轉(zhuǎn)化為人體骨架數(shù)據(jù)，能夠識(shí)別出人體的主要關(guān)節(jié)點(diǎn)，如頭部、頸部、肩部、肘部、腕部、髖部、膝部和踝部等，并獲取這些關(guān)節(jié)點(diǎn)在三維空間中的坐標(biāo)位置。這種設(shè)備具有實(shí)時(shí)性強(qiáng)、操作簡(jiǎn)便等優(yōu)點(diǎn)，能夠在普通環(huán)境下快速采集人體動(dòng)作數(shù)據(jù)，適合于實(shí)時(shí)動(dòng)作識(shí)別應(yīng)用場(chǎng)景，如智能家居中的手勢(shì)控制、體感游戲等。在智能家居系統(tǒng)中，用戶可以通過簡(jiǎn)單的手勢(shì)動(dòng)作與智能設(shè)備進(jìn)行交互，Kinect能夠?qū)崟r(shí)捕捉用戶的手勢(shì)動(dòng)作并轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的控制指令，實(shí)現(xiàn)對(duì)家電設(shè)備的開關(guān)、調(diào)節(jié)等操作?；诠鈱W(xué)原理的動(dòng)作捕捉系統(tǒng)，如Vicon動(dòng)作捕捉系統(tǒng)，采用多個(gè)高速攝像機(jī)從不同角度對(duì)目標(biāo)物體進(jìn)行拍攝。這些攝像機(jī)分布在動(dòng)作捕捉空間的周圍，能夠覆蓋目標(biāo)物體的運(yùn)動(dòng)范圍。在進(jìn)行動(dòng)作捕捉時(shí)，需要在人體的關(guān)鍵部位，如關(guān)節(jié)點(diǎn)處，粘貼反光標(biāo)記點(diǎn)。當(dāng)這些標(biāo)記點(diǎn)被攝像機(jī)拍攝到時(shí)，由于反光特性，它們?cè)趫D像中會(huì)呈現(xiàn)出明顯的亮點(diǎn)。通過對(duì)不同攝像機(jī)拍攝到的標(biāo)記點(diǎn)圖像進(jìn)行分析和處理，利用三角測(cè)量原理，可以精確計(jì)算出每個(gè)標(biāo)記點(diǎn)在三維空間中的坐標(biāo)位置。假設(shè)兩個(gè)攝像機(jī)C_1和C_2拍攝到同一個(gè)標(biāo)記點(diǎn)P，已知兩個(gè)攝像機(jī)的位置和姿態(tài)信息，通過計(jì)算從攝像機(jī)光心到標(biāo)記點(diǎn)的射線的交點(diǎn)，即可確定標(biāo)記點(diǎn)P的三維坐標(biāo)。基于光學(xué)原理的動(dòng)作捕捉系統(tǒng)能夠提供高精度的人體動(dòng)作數(shù)據(jù)，廣泛應(yīng)用于影視動(dòng)畫制作、體育訓(xùn)練分析、生物力學(xué)研究等對(duì)數(shù)據(jù)精度要求較高的領(lǐng)域。在影視動(dòng)畫制作中，演員的動(dòng)作通過Vicon動(dòng)作捕捉系統(tǒng)采集后，能夠精確地還原到虛擬角色上，使動(dòng)畫角色的動(dòng)作更加真實(shí)、自然。除了上述兩種常見的設(shè)備，慣性傳感器也逐漸應(yīng)用于人體動(dòng)作數(shù)據(jù)采集。慣性傳感器，如加速度計(jì)、陀螺儀等，通過測(cè)量物體的加速度、角速度等物理量來獲取人體的運(yùn)動(dòng)信息。將慣性傳感器佩戴在人體的各個(gè)部位，如手腕、腳踝、腰部等，它們能夠?qū)崟r(shí)記錄人體在運(yùn)動(dòng)過程中的動(dòng)態(tài)變化。加速度計(jì)可以測(cè)量物體在三個(gè)坐標(biāo)軸方向上的加速度，陀螺儀則可以測(cè)量物體繞三個(gè)坐標(biāo)軸的角速度。通過對(duì)這些傳感器數(shù)據(jù)的融合和分析，可以推斷出人體的姿態(tài)和動(dòng)作。慣性傳感器具有體積小、重量輕、便攜性好等優(yōu)點(diǎn)，適合在戶外或移動(dòng)場(chǎng)景下進(jìn)行人體動(dòng)作數(shù)據(jù)采集。在運(yùn)動(dòng)員的戶外訓(xùn)練中，運(yùn)動(dòng)員可以佩戴慣性傳感器，實(shí)時(shí)記錄訓(xùn)練過程中的動(dòng)作數(shù)據(jù)，方便教練進(jìn)行后續(xù)的分析和指導(dǎo)。4.1.2數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟與方法在采集到人體動(dòng)作數(shù)據(jù)后，由于受到采集設(shè)備誤差、環(huán)境干擾以及數(shù)據(jù)本身的不完整性等因素的影響，原始數(shù)據(jù)中往往包含噪聲和異常值，數(shù)據(jù)的格式和尺度也可能不一致，這些問題會(huì)嚴(yán)重影響后續(xù)的動(dòng)作識(shí)別效果。因此，需要對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪、濾波、對(duì)齊等預(yù)處理操作，以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。去噪是數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要步驟之一，其目的是去除數(shù)據(jù)中的噪聲干擾，使數(shù)據(jù)更加平滑和準(zhǔn)確。常見的去噪方法包括均值濾波、中值濾波和高斯濾波等。均值濾波通過計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)鄰域內(nèi)的平均值來替換當(dāng)前數(shù)據(jù)點(diǎn)的值，從而達(dá)到平滑數(shù)據(jù)的目的。對(duì)于一維數(shù)據(jù)序列x_1,x_2,\cdots,x_n，以長(zhǎng)度為k的窗口進(jìn)行均值濾波，第i個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的濾波后值y_i為y_i=\frac{1}{k}\sum_{j=i-\lfloor\frac{k}{2}\rfloor}^{i+\lfloor\frac{k}{2}\rfloor}x_j（其中\(zhòng)lfloor\cdot\rfloor表示向下取整）。中值濾波則是用數(shù)據(jù)點(diǎn)鄰域內(nèi)的中值來替換當(dāng)前數(shù)據(jù)點(diǎn)的值，它對(duì)于去除椒鹽噪聲等脈沖干擾具有較好的效果。在一個(gè)長(zhǎng)度為k的窗口內(nèi)，將數(shù)據(jù)點(diǎn)按大小排序，取中間位置的數(shù)據(jù)點(diǎn)作為濾波后的值。高斯濾波是基于高斯函數(shù)的加權(quán)平均濾波方法，它根據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)與中心數(shù)據(jù)點(diǎn)的距離，賦予不同的權(quán)重，距離越近權(quán)重越大，從而更好地保留數(shù)據(jù)的細(xì)節(jié)特征。在二維圖像數(shù)據(jù)中，通過設(shè)計(jì)高斯核函數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行卷積操作，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像數(shù)據(jù)的去噪。濾波操作除了去噪外，還包括低通濾波、高通濾波和帶通濾波等，用于提取或去除數(shù)據(jù)中的特定頻率成分。低通濾波允許低頻信號(hào)通過，抑制高頻信號(hào)，常用于去除數(shù)據(jù)中的高頻噪聲和毛刺，使數(shù)據(jù)更加平滑。在處理人體動(dòng)作數(shù)據(jù)時(shí)，低通濾波可以去除由于傳感器抖動(dòng)等原因產(chǎn)生的高頻噪聲，保留動(dòng)作的主要趨勢(shì)。高通濾波則相反，它允許高頻信號(hào)通過，抑制低頻信號(hào)，可用于突出數(shù)據(jù)中的快速變化部分，如動(dòng)作的起始和結(jié)束瞬間的快速動(dòng)作變化。帶通濾波則是只允許特定頻率范圍內(nèi)的信號(hào)通過，在分析特定頻率段的人體動(dòng)作特征時(shí)具有重要作用。在分析跑步動(dòng)作時(shí)，通過帶通濾波可以提取出與跑步節(jié)奏相關(guān)的特定頻率范圍內(nèi)的信號(hào)，以便更準(zhǔn)確地分析跑步動(dòng)作的特征。數(shù)據(jù)對(duì)齊是為了確保不同時(shí)間點(diǎn)或不同數(shù)據(jù)源采集到的數(shù)據(jù)在時(shí)間和空間上具有一致性。在人體動(dòng)作數(shù)據(jù)采集中，由于采集設(shè)備的同步性問題或人體動(dòng)作的起始時(shí)間不一致，可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)在時(shí)間上存在偏移。為了解決這個(gè)問題，可以采用時(shí)間對(duì)齊方法，如基于關(guān)鍵幀的對(duì)齊、基于動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整（DTW）的對(duì)齊等?；陉P(guān)鍵幀的對(duì)齊方法是先確定動(dòng)作序列中的關(guān)鍵幀，如動(dòng)作的起始幀、結(jié)束幀或具有明顯特征的幀，然后將不同動(dòng)作序列的關(guān)鍵幀對(duì)齊，從而實(shí)現(xiàn)整個(gè)動(dòng)作序列的時(shí)間對(duì)齊?；趧?dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整的對(duì)齊方法則是通過尋找兩個(gè)時(shí)間序列之間的最優(yōu)匹配路徑，來實(shí)現(xiàn)時(shí)間序列的對(duì)齊，它能夠處理動(dòng)作速度不同導(dǎo)致的時(shí)間差異。在空間對(duì)齊方面，由于不同采集設(shè)備的坐標(biāo)系可能不同，需要將數(shù)據(jù)統(tǒng)一到相同的坐標(biāo)系下?？梢酝ㄟ^坐標(biāo)變換矩陣，將不同坐標(biāo)系下的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到一個(gè)公共坐標(biāo)系中，以保證數(shù)據(jù)在空間上的一致性。歸一化也是數(shù)據(jù)預(yù)處理中常用的方法，它將數(shù)據(jù)的特征值映射到一個(gè)特定的范圍，如[0,1]或[-1,1]，以消除數(shù)據(jù)特征之間的尺度差異。常見的歸一化方法有最小-最大歸一化和Z-score歸一化。最小-最大歸一化公式為x_{norm}=\frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}，其中x為原始數(shù)據(jù)，x_{min}和x_{max}分別為數(shù)據(jù)的最小值和最大值，x_{norm}為歸一化后的數(shù)據(jù)。Z-score歸一化則是基于數(shù)據(jù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行歸一化，公式為x_{norm}=\frac{x-\mu}{\sigma}，其中\(zhòng)mu為數(shù)據(jù)的均值，\sigma為數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。通過歸一化處理，可以使不同特征的數(shù)據(jù)具有相同的尺度，避免某些特征因數(shù)值較大而對(duì)模型訓(xùn)練產(chǎn)生過大的影響，從而提高模型的訓(xùn)練效果和泛化能力。數(shù)據(jù)增強(qiáng)是擴(kuò)充數(shù)據(jù)集規(guī)模和多樣性的有效手段，它通過對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行變換，生成新的訓(xùn)練樣本。常見的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法包括旋轉(zhuǎn)、平移、縮放、翻轉(zhuǎn)等。在空間維度上，可以對(duì)人體骨架數(shù)據(jù)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)操作，模擬不同角度下的人體動(dòng)作；進(jìn)行平移操作，改變?nèi)梭w在空間中的位置；進(jìn)行縮放操作，調(diào)整人體的大小比例。在時(shí)間維度上，可以對(duì)動(dòng)作序列進(jìn)行隨機(jī)伸縮，模擬不同速度的動(dòng)作。通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)，可以增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性，使模型能夠?qū)W習(xí)到更豐富的動(dòng)作特征，提高模型的泛化能力，減少過擬合現(xiàn)象的發(fā)生。在訓(xùn)練人體動(dòng)作識(shí)別模型時(shí)，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)后，可以使模型在面對(duì)不同角度、速度和位置的人體動(dòng)作時(shí)，都能保持較高的識(shí)別準(zhǔn)確率。4.2人體動(dòng)作特征的提取4.2.1基于骨架節(jié)點(diǎn)信息的特征提取在基于骨架語義圖式的人體動(dòng)作識(shí)別中，從骨架節(jié)點(diǎn)的位置、運(yùn)動(dòng)軌跡等信息中提取動(dòng)作特征是至關(guān)重要的環(huán)節(jié)。骨架節(jié)點(diǎn)作為構(gòu)成人體骨架的基本元素，其位置和運(yùn)動(dòng)軌跡蘊(yùn)含著豐富的人體動(dòng)作信息，能夠?yàn)閯?dòng)作識(shí)別提供關(guān)鍵線索。首先，骨架節(jié)點(diǎn)的位置信息是描述人體姿態(tài)的基礎(chǔ)。通過獲取各個(gè)骨架節(jié)點(diǎn)在三維空間中的坐標(biāo)，可以直觀地了解人體的形態(tài)和姿勢(shì)。在站立姿勢(shì)中，頭部節(jié)點(diǎn)的位置通常位于身體的頂部中心，肩部節(jié)點(diǎn)左右對(duì)稱分布在頭部下方，肘部節(jié)點(diǎn)位于肩部節(jié)點(diǎn)下方一定距離處，且與肩部節(jié)點(diǎn)保持一定的角度關(guān)系。這些節(jié)點(diǎn)位置的相對(duì)關(guān)系和具體坐標(biāo)值，構(gòu)成了描述站立姿勢(shì)的重要特征。對(duì)于每個(gè)骨架節(jié)點(diǎn)i，其在三維空間中的坐標(biāo)可以表示為(x_i,y_i,z_i)，將所有節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)組合起來，形成一個(gè)位置向量集合\{(x_1,y_1,z_1),(x_2,y_2,z_2),\cdots,(x_n,y_n,z_n)\}，這個(gè)向量集合能夠全面地描述人體在某一時(shí)刻的姿態(tài)。除了位置信息，骨架節(jié)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)軌跡也是提取動(dòng)作特征的關(guān)鍵。人體動(dòng)作是一個(gè)動(dòng)態(tài)的過程，骨架節(jié)點(diǎn)在時(shí)間維度上的運(yùn)動(dòng)軌跡能夠反映出動(dòng)作的動(dòng)態(tài)變化和運(yùn)動(dòng)模式。在跑步動(dòng)作中，腿部關(guān)節(jié)的骨架節(jié)點(diǎn)（如髖部、膝部和踝部）會(huì)呈現(xiàn)出周期性的運(yùn)動(dòng)軌跡，髖部節(jié)點(diǎn)會(huì)隨著腿部的擺動(dòng)在前后方向上有規(guī)律地移動(dòng)，膝部節(jié)點(diǎn)在屈伸過程中形成特定的弧線軌跡，踝部節(jié)點(diǎn)則在支撐和擺動(dòng)階段有著不同的運(yùn)動(dòng)路徑。通過分析這些節(jié)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)軌跡，可以提取出跑步動(dòng)作的關(guān)鍵特征，如步頻、步幅、腿部擺動(dòng)的幅度和速度等。為了準(zhǔn)確描述骨架節(jié)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)軌跡，可以計(jì)算相鄰時(shí)間步節(jié)點(diǎn)位置的變化量，即位移向量。對(duì)于節(jié)點(diǎn)i，在時(shí)間步t和t+1之間的位移向量\vecwx0n0dk_{it}=(x_{i,t+1}-x_{it},y_{i,t+1}-y_{it},z_{i,t+1}-z_{it})，通過對(duì)多個(gè)時(shí)間步的位移向量進(jìn)行分析，能夠得到節(jié)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)軌跡和速度變化信息。此外，還可以通過計(jì)算骨架節(jié)點(diǎn)之間的相對(duì)位置關(guān)系和角度關(guān)系來提取動(dòng)作特征。不同骨架節(jié)點(diǎn)之間的相對(duì)位置和角度變化，能夠反映出人體動(dòng)作中各個(gè)部位的協(xié)同運(yùn)動(dòng)和姿態(tài)變化。在手臂伸展動(dòng)作中，肩部、肘部和腕部節(jié)點(diǎn)之間的相對(duì)位置和角度會(huì)發(fā)生明顯變化，肩部與肘部之間的夾角會(huì)逐漸增大，肘部與腕部之間的相對(duì)位置也會(huì)改變。通過計(jì)算這些節(jié)點(diǎn)之間的距離、角度等參數(shù)，可以提取出手臂伸展動(dòng)作的特征。假設(shè)肩部節(jié)點(diǎn)為S，肘部節(jié)點(diǎn)為E，腕部節(jié)點(diǎn)為W，可以計(jì)算\overrightarrow{SE}和\overrightarrow{EW}的向量長(zhǎng)度，即肩部到肘部的距離d_{SE}和肘部到腕部的距離d_{EW}，以及\overrightarrow{SE}和\overrightarrow{EW}之間的夾角\theta_{SEW}，這些參數(shù)能夠準(zhǔn)確地描述手臂在伸展過程中的姿態(tài)變化。在實(shí)際應(yīng)用中，通常會(huì)采用一些數(shù)學(xué)方法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法來對(duì)基于骨架節(jié)點(diǎn)信息提取的動(dòng)作特征進(jìn)行進(jìn)一步處理和分析。利用主成分分析（PCA）方法對(duì)高維的特征向量進(jìn)行降維，去除冗余信息，保留主要特征，從而提高計(jì)算效率和識(shí)別準(zhǔn)確率。PCA通過對(duì)特征向量的協(xié)方差矩陣進(jìn)行特征分解，找到數(shù)據(jù)的主要成分，將高維數(shù)據(jù)投影到低維空間中，同時(shí)盡可能保留數(shù)據(jù)的重要信息。在基于骨架節(jié)點(diǎn)位置和運(yùn)動(dòng)軌跡提取的高維特征向量上應(yīng)用PCA，能夠?qū)⑵浣稻S到合適的維度，便于后續(xù)的模型訓(xùn)練和分類。也可以采用支持向量機(jī)（SVM）、決策樹等機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)提取的特征進(jìn)行分類，實(shí)現(xiàn)人體動(dòng)作的識(shí)別。SVM通過尋找一個(gè)最優(yōu)的分類超平面，將不同類別的動(dòng)作特征向量分隔開，在小樣本分類任務(wù)中表現(xiàn)出較好的性能；決策樹則通過構(gòu)建樹形結(jié)構(gòu)，基于特征的不同取值進(jìn)行決策分支，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)動(dòng)作類別的判斷。4.2.2利用語義空間的特征挖掘骨架語義圖式的語義空間為挖掘更具代表性的動(dòng)作特征提供了豐富的信息資源。語義空間蘊(yùn)含了人體動(dòng)作的語義信息，這些信息不僅包括動(dòng)作的類別、起始和結(jié)束狀態(tài)等基本語義，還包含了動(dòng)作的意圖、目的以及與環(huán)境的交互關(guān)系等更深層次的語義內(nèi)容。通過深入挖掘語義空間，可以提取出更能反映人體動(dòng)作本質(zhì)特征的信息，從而提高人體動(dòng)作識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性。在語義空間中，動(dòng)作的類別信息是最基本的語義特征之一。不同的人體動(dòng)作具有不同的語義類別，如揮手、跑步、跳躍、坐下等，這些類別信息能夠直接反映出動(dòng)作的基本特征。為了提取動(dòng)作的類別特征，可以采用分類編碼的方式，將每個(gè)動(dòng)作類別映射為一個(gè)唯一的編碼向量。采用獨(dú)熱編碼（One-HotEncoding）方法，對(duì)于n個(gè)動(dòng)作類別，創(chuàng)建一個(gè)長(zhǎng)度為n的向量，其中只有對(duì)應(yīng)動(dòng)作類別的位置為1，其余位置為0。對(duì)于“揮手”動(dòng)作，如果其在動(dòng)作類別列表中是第3個(gè)類別，那么其獨(dú)熱編碼向量為[0,0,1,0,\cdots,0]。通過這種方式，將動(dòng)作的類別信息轉(zhuǎn)化為可計(jì)算的向量形式，便于后續(xù)的特征融合和模型訓(xùn)練。動(dòng)作的起始和結(jié)束狀態(tài)也是語義空間中的重要信息。起始狀態(tài)標(biāo)志著動(dòng)作的開始，包含了人體在動(dòng)作前的初始姿態(tài)和位置信息；結(jié)束狀態(tài)則表示動(dòng)作的完成，反映了動(dòng)作結(jié)束時(shí)人體的最終姿態(tài)和位置。在分析“坐下”動(dòng)作時(shí)，起始狀態(tài)可能是人體站立，雙腳分開，身體挺直；結(jié)束狀態(tài)則是人體坐在椅子上，臀部與椅子接觸，腿部彎曲。通過提取起始和結(jié)束狀態(tài)的骨架節(jié)點(diǎn)位置和姿態(tài)信息，可以得到動(dòng)作的關(guān)鍵特征?？梢杂?jì)算起始狀態(tài)和結(jié)束狀態(tài)下各個(gè)骨架節(jié)點(diǎn)的位置坐標(biāo)差值，以及關(guān)節(jié)角度的變化值，這些差值和變化值能夠反映出動(dòng)作過程中人體的運(yùn)動(dòng)變化情況。對(duì)于“坐下”動(dòng)作，可以計(jì)算髖部節(jié)點(diǎn)在起始和結(jié)束狀態(tài)下的高度差值，以及膝關(guān)節(jié)角度在動(dòng)作前后的變化量，這些特征能夠有效地描述“坐下”動(dòng)作的特點(diǎn)。除了基本的動(dòng)作類別和狀態(tài)信息，語義空間還蘊(yùn)含著動(dòng)作的意圖和目的等深層次語義。在某些場(chǎng)景下，動(dòng)作的意圖和目的對(duì)于準(zhǔn)確識(shí)別動(dòng)作至關(guān)重要。在籃球比賽中，球員伸手的動(dòng)作可能有多種意圖，如投籃、傳球、搶籃板等，僅僅根據(jù)動(dòng)作的表面特征很難準(zhǔn)確判斷其意圖。為了挖掘這些深層次語義，可以結(jié)合動(dòng)作發(fā)生的場(chǎng)景信息、上下文信息以及人體與環(huán)境的交互關(guān)系等進(jìn)行分析。如果在籃球比賽中，球員周圍有隊(duì)友，且其目光看向隊(duì)友，同時(shí)手臂做出傳球的動(dòng)作姿勢(shì)，那么可以推斷其動(dòng)作意圖可能是傳球；如果球員處于三分線外，且手臂向上伸直，做出投籃的姿勢(shì)，那么其動(dòng)作意圖可能是投籃。通過分析這些語義信息，可以提取出更具代表性的動(dòng)作特征，提高動(dòng)作識(shí)別的準(zhǔn)確性。為了更好地挖掘語義空間中的特征，還可以采用深度學(xué)習(xí)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(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、門控循環(huán)單元（GRU）等。這些算法能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)語義空間中的復(fù)雜模式和特征，從而提取出更有效的動(dòng)作特征。將骨架語義圖式作為輸入，利用CNN的卷積操作對(duì)語義空間中的局部特征進(jìn)行提取，通過多層卷積層的堆疊，可以逐漸學(xué)習(xí)到更高級(jí)、更抽象的語義特征。利用RNN或其變體對(duì)動(dòng)作的時(shí)間序列信息進(jìn)行建模，捕捉動(dòng)作在時(shí)間維度上的語義變化和依賴關(guān)系。在分析一段包含多個(gè)動(dòng)作的視頻時(shí)，LSTM可以通過門控機(jī)制控制信息的流動(dòng)，有選擇地保留和更新長(zhǎng)期記憶，從而準(zhǔn)確捕捉到動(dòng)作之間的語義關(guān)系和時(shí)間依賴，提取出更能反映動(dòng)作本質(zhì)的特征。4.3人體動(dòng)作的分類與識(shí)別4.3.1機(jī)器學(xué)習(xí)算法在動(dòng)作識(shí)別中的應(yīng)用在人體動(dòng)作識(shí)別任務(wù)中，機(jī)器學(xué)習(xí)算法起著核心作用，它們能夠基于提取的人體動(dòng)作特征，準(zhǔn)確地對(duì)不同的動(dòng)作進(jìn)行分類和識(shí)別。支持向量機(jī)（SVM）和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為兩類重要的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在該領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用和深入的研究。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，其基本思想是在特征空間中尋找一個(gè)最優(yōu)的分類超平面，使得不同類別的樣本點(diǎn)到該超平面的間隔最大化。在人體動(dòng)作識(shí)別中，將提取的動(dòng)作特征向量作為SVM的輸入，通過核函數(shù)將低維的特征向量映射到高維空間，從而更有效地進(jìn)行分類。常用的核函數(shù)有線性核函數(shù)、多項(xiàng)式核函數(shù)、徑向基核函數(shù)（RBF）等。線性核函數(shù)適用于線性可分的情況，它直接計(jì)算特征向量之間的內(nèi)積；多項(xiàng)式核函數(shù)可以處理一些非線性問題，通過對(duì)特征向量進(jìn)行多項(xiàng)式變換來尋找分類超平面；徑向基核函數(shù)則具有很強(qiáng)的非線性映射能力，能夠?qū)⒌途S空間中的復(fù)雜數(shù)據(jù)映射到高維空間中，使其變得線性可分，在人體動(dòng)作識(shí)別中應(yīng)用較為廣泛。在一個(gè)包含揮手、跑步、跳躍等多種動(dòng)作的數(shù)據(jù)集上，使用SVM結(jié)合徑向基核函數(shù)進(jìn)行動(dòng)作識(shí)別。首先將每個(gè)動(dòng)作樣本的特征向量輸入到SVM模型中，模型通過學(xué)習(xí)不同動(dòng)作特征向量在高維空間中的分布情況，找到一個(gè)最優(yōu)的分類超平面，將不同動(dòng)作類別分隔開。在測(cè)試階段，對(duì)于新的動(dòng)作樣本，計(jì)算其特征向量并通過分類超平面判斷其所屬的動(dòng)作類別。SVM在小樣本情況下具有較好的分類性能，能夠有效地避免過擬合問題，但其計(jì)算復(fù)雜度較高，對(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的處理效率較低。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一類強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，在人體動(dòng)作識(shí)別領(lǐng)域展現(xiàn)出了卓越的性能。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過構(gòu)建多層神經(jīng)元結(jié)構(gòu)，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式和特征。在人體動(dòng)作識(shí)別中，常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括多層感知機(jī)（MLP）、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(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、門控循環(huán)單元（GRU）等。多層感知機(jī)（MLP）是一種最簡(jiǎn)單的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由輸入層、隱藏層和輸出層組成，各層之間通過權(quán)重矩陣進(jìn)行連接。在人體動(dòng)作識(shí)別中，將動(dòng)作特征向量輸入到MLP的輸入層，通過隱藏層的非線性變換和權(quán)重調(diào)整，對(duì)特征進(jìn)行學(xué)習(xí)和分類，最終在輸出層得到動(dòng)作的分類結(jié)果。MLP能夠處理非線性分類問題，但由于其缺乏對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和特征關(guān)系的深入挖掘，在處理復(fù)雜的人體動(dòng)作數(shù)據(jù)時(shí)，性能相對(duì)較弱。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）由于其在圖像和視頻處理中的出色表現(xiàn)，也被廣泛應(yīng)用于人體動(dòng)作識(shí)別。如前文所述，CNN通過卷積層、池化層和全連接層的組合，能夠自動(dòng)提取人體動(dòng)作的空間特征。在處理包含人體動(dòng)作的圖像或視頻時(shí)，卷積層通過卷積核在數(shù)據(jù)上滑動(dòng)，提取局部特征；池化層對(duì)特征圖進(jìn)行下采樣，減少數(shù)據(jù)量；全連接層則對(duì)提取的特征進(jìn)行分類。在識(shí)別單人的簡(jiǎn)單動(dòng)作時(shí)，CNN可以通過學(xué)習(xí)圖像中人體的姿態(tài)、肢體的位置關(guān)系等特征，準(zhǔn)確判斷動(dòng)作的類別。然而，對(duì)于復(fù)雜的動(dòng)作序列和動(dòng)作之間的時(shí)間依賴關(guān)系，CNN的處理能力有限。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和門控循環(huán)單元（GRU）則更適合處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)，能夠有效地捕捉人體動(dòng)作在時(shí)間維度上的動(dòng)態(tài)變化和依賴關(guān)系。RNN通過隱藏狀態(tài)在時(shí)間步之間傳遞信息，對(duì)動(dòng)作序列進(jìn)行建模。LSTM引入了輸入門、遺忘門和輸出門，能夠更好地處理長(zhǎng)時(shí)依賴關(guān)系，有效地保存和更新長(zhǎng)期記憶。GRU則是一種簡(jiǎn)化的LSTM，將輸入門和遺忘門合并為更新門，簡(jiǎn)化了模型結(jié)構(gòu)，同時(shí)保持了一定的性能。在分析一段連續(xù)的跑步動(dòng)作序列時(shí)，LSTM可以根據(jù)每個(gè)時(shí)間步的動(dòng)作特征和之前時(shí)間步的隱藏狀態(tài)，準(zhǔn)確學(xué)習(xí)到跑步動(dòng)作中腿部運(yùn)動(dòng)的周期性和連續(xù)性特征，從而準(zhǔn)確識(shí)別出該動(dòng)作。在實(shí)際應(yīng)用中，為了充分發(fā)揮不同機(jī)器學(xué)習(xí)算法的優(yōu)勢(shì)，常常采用融合多種算法的策略。將CNN與RNN相結(jié)合，先利用CNN提取動(dòng)作的空間特征，再將這些特征輸入到RNN中，學(xué)習(xí)動(dòng)作的時(shí)間序列特征，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)人體動(dòng)作時(shí)空特征的全面提取，提高動(dòng)作識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性。4.3.2識(shí)別模型的訓(xùn)練與優(yōu)化識(shí)別模型的訓(xùn)練是人體動(dòng)作識(shí)別中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其目的是通過對(duì)大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，使模型能夠準(zhǔn)確地捕捉到不同人體動(dòng)作的特征和模式，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)未知?jiǎng)幼鞯臏?zhǔn)確分類和識(shí)別。在訓(xùn)練過程中，合理選擇訓(xùn)練數(shù)據(jù)、優(yōu)化模型參數(shù)以及采用有效的評(píng)估方法，對(duì)于提高模型的性能至關(guān)重要。首先，訓(xùn)練數(shù)據(jù)的選擇和準(zhǔn)備直接影響模型的訓(xùn)練效果。訓(xùn)練數(shù)據(jù)應(yīng)具有足夠的多樣性和代表性，涵蓋各種不同類型的人體動(dòng)作，包括日常動(dòng)作（如行走、站立、坐下、舉手等）、體育動(dòng)作（如跑步、跳躍、投籃、踢球等）以及特殊場(chǎng)景動(dòng)作（如摔倒、緊急避險(xiǎn)等）。為了增加數(shù)據(jù)的多樣性，還可以通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行變換，如旋轉(zhuǎn)、平移、縮放、翻轉(zhuǎn)等，從而擴(kuò)充數(shù)據(jù)集規(guī)模。在采集的原始跑步動(dòng)作數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，通過對(duì)骨架節(jié)點(diǎn)位置進(jìn)行旋轉(zhuǎn)和平移變換，生成新的跑步動(dòng)作樣本，使模型能夠?qū)W習(xí)到不同角度和位置下的跑步動(dòng)作特征。同時(shí)，確保訓(xùn)練數(shù)據(jù)的標(biāo)注準(zhǔn)確無誤也非常重要，標(biāo)注信息應(yīng)清晰地表明每個(gè)動(dòng)作樣本所屬的類別，為模型的學(xué)習(xí)提供準(zhǔn)確的指導(dǎo)。在模型訓(xùn)練過程中，常用的優(yōu)化算法有隨機(jī)梯度下降（SGD）、Adagrad、Adadelta、Adam等。隨機(jī)梯度下降算法通過隨機(jī)選擇訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的一個(gè)小批量樣本，計(jì)算損失函數(shù)關(guān)于模型參數(shù)的梯度，并根據(jù)梯度更新參數(shù)。其優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算效率高，能夠快速收斂，但容易陷入局部最優(yōu)解。Adagrad算法則根據(jù)每個(gè)參數(shù)的梯度歷史自動(dòng)調(diào)整學(xué)習(xí)率，對(duì)于頻繁更新的參數(shù)，學(xué)習(xí)率會(huì)逐漸減小，從而使模型訓(xùn)練更加穩(wěn)定。Adadelta算法在Adagrad的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)，它不僅考慮了歷史梯度信息，還引入了二階動(dòng)量，進(jìn)一步優(yōu)化了學(xué)習(xí)率的調(diào)整，能夠在訓(xùn)練過程中自適應(yīng)地調(diào)整學(xué)習(xí)率，提高模型的收斂速度和穩(wěn)定性。Adam算法結(jié)合了Adagrad和Adadelta的優(yōu)點(diǎn)，它不僅能夠自適應(yīng)地調(diào)整學(xué)習(xí)率，還能利用動(dòng)量加速梯度下降過程，在很多情況下能夠更快地收斂到全局最優(yōu)解，是目前應(yīng)用較為廣泛的優(yōu)化算法之一。在基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人體動(dòng)作識(shí)別模型訓(xùn)練中，選擇Adam優(yōu)化算法，設(shè)置初始學(xué)習(xí)率為0.001，在訓(xùn)練過程中，Adam算法會(huì)根據(jù)模型參數(shù)的梯度變化情況，自動(dòng)調(diào)整學(xué)習(xí)率，使得模型能夠更快地收斂到最優(yōu)解。為了防止模型過擬合，提高模型的泛化能力，常采用正則化技術(shù)。L1正則化和L2正則化是兩種常見的正則化方法。L1正則化通過在損失函數(shù)中添加參數(shù)的絕對(duì)值之和，使得模型的參數(shù)趨向于稀疏化，即部分參數(shù)的值變?yōu)?，從而達(dá)到特征選擇的目的，減少模型對(duì)噪聲和冗余特征的依賴。L2正則化則是在損失函數(shù)中添加參數(shù)的平方和，它能夠使模型的參數(shù)值變小，避免參數(shù)過大導(dǎo)致的過擬合問題，同時(shí)保持模型的平滑性。除了正則化技術(shù)，還可以采用早停法來防止過擬合。在模型訓(xùn)練過程中，監(jiān)控模型在驗(yàn)證集上的性能指標(biāo)，當(dāng)驗(yàn)證集上的性能不再提升時(shí)，停止訓(xùn)練，避免模型在訓(xùn)練集上過擬合，從而提高模型在未知數(shù)據(jù)上的泛化能力。交叉驗(yàn)證是一種常用的模型評(píng)估和參數(shù)選擇方法，它將數(shù)據(jù)集劃分為多個(gè)子集，通過多次訓(xùn)練和驗(yàn)證，綜合評(píng)估模型的性能。常見的交叉驗(yàn)證方法有K折交叉驗(yàn)證和留一法交叉驗(yàn)證。K折交叉驗(yàn)證將數(shù)據(jù)集平均劃分為K個(gè)子集，每次選擇其中一個(gè)子集作為驗(yàn)證集，其余K-1個(gè)子集作為訓(xùn)練集，進(jìn)行K次訓(xùn)練和驗(yàn)證，最后將K次驗(yàn)證的結(jié)果進(jìn)行平均，得到模型的性能指標(biāo)。留一法交叉驗(yàn)證則是每次只保留一個(gè)樣本作為驗(yàn)證集，其余樣本作為訓(xùn)練集，進(jìn)行N次訓(xùn)練和驗(yàn)證（N為樣本總數(shù)），由于每次驗(yàn)證集只有一個(gè)樣本，計(jì)算量較大，但能夠充分利用數(shù)據(jù)集，評(píng)估結(jié)果較為準(zhǔn)確。在選擇支持向量機(jī)（SVM）的核函數(shù)參數(shù)時(shí)，采用5折交叉驗(yàn)證方法。將數(shù)據(jù)集劃分為5個(gè)子集，分別用不同的核函數(shù)參數(shù)進(jìn)行5次訓(xùn)練和驗(yàn)證，通過比較5次驗(yàn)證的準(zhǔn)確率、召回率等性能指標(biāo)，選擇性能最優(yōu)的核函數(shù)參數(shù)。通過交叉驗(yàn)證，可以更準(zhǔn)確地評(píng)估模型的性能，選擇合適的模型參數(shù)，提高模型的泛化能力和穩(wěn)定性。五、實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析5.1實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)集選擇5.1.1實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)本實(shí)驗(yàn)旨在全面評(píng)估基于骨架語義圖式的人體動(dòng)作識(shí)別方法的性能，深入探究其在不同條件下的表現(xiàn)，為方法的優(yōu)化和改進(jìn)提供有力依據(jù)。實(shí)驗(yàn)的核心目的是驗(yàn)證該方法在提高人體動(dòng)作識(shí)別精度和實(shí)時(shí)性方面的有效性，并與其他傳統(tǒng)和先進(jìn)的人體動(dòng)作識(shí)別方法進(jìn)行對(duì)比，以明確其優(yōu)勢(shì)和不足。為了確保實(shí)驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性，嚴(yán)格控制實(shí)驗(yàn)變量。在硬件環(huán)境方面，保持實(shí)驗(yàn)設(shè)備的一致性，統(tǒng)一使用NVIDIARTX3090GPU進(jìn)行模型訓(xùn)練和測(cè)試，以避免因硬件差異導(dǎo)致的性能波動(dòng)。在軟件環(huán)境上，采用相同的深度學(xué)習(xí)框架PyTorch，并確保其版本一致，同時(shí)保證操作系統(tǒng)、CUDA版本等相關(guān)軟件環(huán)境的統(tǒng)一。在數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)，對(duì)所有參與實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)集均采用相同的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟，包括去噪、濾波、對(duì)齊和歸一化等操作，以消除數(shù)據(jù)處理方式不同對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響。在模型訓(xùn)練過程中，對(duì)不同的識(shí)別模型設(shè)置相同的訓(xùn)練輪數(shù)、學(xué)習(xí)率調(diào)整策略和優(yōu)化器參數(shù)等超參數(shù)，確保實(shí)驗(yàn)條件的一致性。實(shí)驗(yàn)步驟嚴(yán)格按照數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練、模型測(cè)試和結(jié)果分析的流程有序進(jìn)行。在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段，從選定的數(shù)據(jù)集中隨機(jī)劃分出訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，劃分比例為7:1:2。這樣的劃分比例既能保證訓(xùn)練集有足夠的數(shù)據(jù)量用于模型學(xué)習(xí)，又能通過驗(yàn)證集對(duì)模型進(jìn)行有效的調(diào)優(yōu)，同時(shí)為測(cè)試集保留足夠的數(shù)據(jù)以準(zhǔn)確評(píng)估模型的泛化能力。對(duì)訓(xùn)練集進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)操作，通過旋轉(zhuǎn)、平移、縮放等變換，擴(kuò)充數(shù)據(jù)的多樣性，提高模型的泛化能力。在模型訓(xùn)練階段，根據(jù)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)選擇不同的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和模型結(jié)構(gòu)，如支持向量機(jī)（SVM）、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(zhǎng)短時(shí)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）等，并對(duì)這些模型進(jìn)行訓(xùn)練。在訓(xùn)練過程中，使用驗(yàn)證集對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估，監(jiān)控模型的損失函數(shù)和準(zhǔn)確率等指標(biāo)，當(dāng)驗(yàn)證集上的性能不再提升時(shí)，停止訓(xùn)練，以防止模型過擬合。在模型測(cè)試階段，將訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于測(cè)試集，計(jì)算模型在測(cè)試集上的準(zhǔn)確率、召回率、F1值等性能指標(biāo)，以評(píng)估模型的識(shí)別能力。在結(jié)果分析階段，對(duì)不同模型的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行詳細(xì)對(duì)比和分析，探究不同模型在不同動(dòng)作類別、不同場(chǎng)景下的表現(xiàn)差異，分析影響模型性能的因素，為模型的優(yōu)化和改進(jìn)提供方向。5.1.2常用人體動(dòng)作識(shí)別數(shù)據(jù)集介紹在人體動(dòng)作識(shí)別領(lǐng)域，數(shù)據(jù)集的質(zhì)量和特性對(duì)研究和算法評(píng)估起著至關(guān)重要的作用。NTURGB+D、Kinetics-Skeleton和MSRAction3D等是目前常用的人體動(dòng)作識(shí)別數(shù)據(jù)集，它們各自具有獨(dú)特的特點(diǎn)和構(gòu)成，為相關(guān)研究提供了豐富的數(shù)據(jù)資源。NTURGB+D數(shù)據(jù)集是一個(gè)由國(guó)立臺(tái)灣大學(xué)開發(fā)的大型RGB-D（彩色+深度）動(dòng)作識(shí)別數(shù)據(jù)集。它包含超過56,000個(gè)樣本，涉及60種不同的動(dòng)作類別，涵蓋了多種復(fù)雜的交互和非交互性場(chǎng)景。該數(shù)據(jù)集由3個(gè)MicrosoftKinectv.2相機(jī)同時(shí)捕獲，每個(gè)動(dòng)作都從不同攝像頭的角度進(jìn)行拍攝，模擬了實(shí)際環(huán)境中的各種觀察條件，極大地提高了模型的泛化能力。其RGB視頻的分辨率為1920×1080，深度圖和紅外視頻均為512×424，3D骨架數(shù)據(jù)包含每幀25個(gè)身體關(guān)節(jié)的三維位置。在分析雙人交互動(dòng)作時(shí)，NTURGB+D數(shù)據(jù)集能夠提供豐富的視角信息，有助于研究人員更好地理解和分析動(dòng)作過程中兩人之間的空間關(guān)系和動(dòng)作協(xié)同性。文件命名格式也具有明確的規(guī)則，以'S010C001P019R001A010.skeleton'為例，S表示設(shè)置號(hào)，共有17組設(shè)置；C表示相機(jī)ID，共有3架相機(jī)；P表示人物ID，共有40個(gè)人；R表示同一個(gè)動(dòng)作的表演次數(shù)；A表示動(dòng)作類別，共有60個(gè)。這種規(guī)范的命名方式方便了數(shù)據(jù)的管理和使用。Kinetics-Skeleton數(shù)據(jù)集是基于Kinetics視頻數(shù)據(jù)集生成的骨架數(shù)據(jù)集，它包含大量的視頻數(shù)據(jù)，涵蓋了400種不同的人類動(dòng)作類別，具有廣泛的動(dòng)作多樣性。該數(shù)據(jù)集的視頻來源廣泛，包括電影、電視劇、網(wǎng)絡(luò)視頻等，反映了真實(shí)世界中各種復(fù)雜的場(chǎng)景和動(dòng)作表現(xiàn)。由于其數(shù)據(jù)量大、動(dòng)作類別豐富，適合用于訓(xùn)練大規(guī)模的動(dòng)作識(shí)別模型，能夠讓模型學(xué)習(xí)到更全面的動(dòng)作特征和模式。在訓(xùn)練一個(gè)能夠識(shí)別各種日常和專業(yè)動(dòng)作的通用模型時(shí)，Kinetics-Sk