基于骨骼點信息的人體動作識別：方法、挑戰(zhàn)與突破一、引言1.1研究背景與意義在計算機視覺和人工智能迅速發(fā)展的當(dāng)下，人體動作識別作為一個關(guān)鍵的研究領(lǐng)域，在眾多領(lǐng)域展現(xiàn)出了重要的應(yīng)用價值，受到了廣泛關(guān)注。人體動作識別，旨在從視頻或圖像序列里準(zhǔn)確辨別出不同的人體動作或動作序列，這是計算機視覺、多媒體分析等領(lǐng)域的核心技術(shù)之一。在安防監(jiān)控領(lǐng)域，人體動作識別技術(shù)發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。通過對監(jiān)控視頻中人體動作的實時分析，系統(tǒng)能夠及時察覺諸如入侵、盜竊、暴力等異常行為，并迅速發(fā)出警報，為公共安全提供有力保障。在公共場所，如機場、火車站、銀行等，該技術(shù)可以有效監(jiān)測人員的行為，預(yù)防潛在的安全威脅。以機場為例，人體動作識別系統(tǒng)能夠?qū)崟r監(jiān)測乘客的行為，一旦發(fā)現(xiàn)有人在限制區(qū)域徘徊、奔跑或有異常的肢體動作，系統(tǒng)會立即通知安保人員進(jìn)行處理，從而提高機場的安全性和運營效率。在人機交互領(lǐng)域，人體動作識別技術(shù)為用戶帶來了更加自然、便捷的交互體驗。在虛擬現(xiàn)實（VR）和增強現(xiàn)實（AR）應(yīng)用中，用戶可以通過簡單的肢體動作與虛擬環(huán)境進(jìn)行交互，無需依賴傳統(tǒng)的輸入設(shè)備，如鍵盤和鼠標(biāo)。在VR游戲中，玩家可以通過揮手、跳躍、轉(zhuǎn)身等動作來控制游戲角色的行為，使游戲體驗更加身臨其境。在智能家居系統(tǒng)中，用戶可以通過手勢操作來控制家電設(shè)備，實現(xiàn)更加智能化的生活體驗。例如，用戶只需簡單地?fù)]一揮手，就可以打開燈光、調(diào)節(jié)電視音量等，大大提高了生活的便利性。在醫(yī)療康復(fù)領(lǐng)域，人體動作識別技術(shù)也有著廣泛的應(yīng)用前景。醫(yī)生可以借助該技術(shù)對患者的康復(fù)訓(xùn)練進(jìn)行精確監(jiān)測和科學(xué)評估，了解患者的康復(fù)進(jìn)展情況，為制定個性化的康復(fù)治療方案提供有力依據(jù)。對于中風(fēng)患者的康復(fù)訓(xùn)練，人體動作識別系統(tǒng)可以實時跟蹤患者的肢體動作，評估其運動功能的恢復(fù)情況，并根據(jù)評估結(jié)果調(diào)整康復(fù)訓(xùn)練計劃。此外，該技術(shù)還可以用于輔助老年人的日常生活，如監(jiān)測老年人的跌倒行為，及時發(fā)出警報，保障老年人的生命安全。在體育訓(xùn)練領(lǐng)域，人體動作識別技術(shù)可以對運動員的動作進(jìn)行精準(zhǔn)分析，幫助教練發(fā)現(xiàn)運動員的技術(shù)問題和不足之處，從而制定針對性的訓(xùn)練計劃，提高運動員的訓(xùn)練效果和競技水平。在田徑項目中，通過對運動員跑步動作的分析，教練可以了解運動員的步幅、步頻、姿勢等參數(shù)，找出影響運動員成績的因素，并進(jìn)行有針對性的訓(xùn)練。在籃球、足球等球類運動中，該技術(shù)可以分析運動員的投籃、傳球、射門等動作，幫助運動員改進(jìn)技術(shù)動作，提高比賽表現(xiàn)。傳統(tǒng)的人體動作識別方法大多基于手工設(shè)計的特征提取和分類器，這種方法存在諸多局限性。它需要人工精心提取特征，而且針對不同的動作類別，往往需要重新設(shè)計復(fù)雜的特征提取方法，這不僅耗時費力，而且適應(yīng)性較差，在面對復(fù)雜多變的實際場景時，表現(xiàn)出明顯的不足。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的迅猛發(fā)展，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人體動作識別方法逐漸成為主流。這類方法具有強大的自動學(xué)習(xí)能力，能夠自動從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到不同類別動作之間的共性和差異，并且具有良好的泛化能力，能夠在不同的場景中表現(xiàn)出較好的性能。在深度學(xué)習(xí)的人體動作識別方法中，基于骨骼點的方法憑借其獨特的優(yōu)勢，逐漸成為研究熱點和發(fā)展趨勢。骨骼點，即人體模型中的關(guān)節(jié)點，像肘關(guān)節(jié)、膝蓋等。通過對這些骨骼點的精確檢測和持續(xù)跟蹤，能夠獲取人體在三維空間中的姿態(tài)和運動軌跡，進(jìn)而為動作識別提供關(guān)鍵信息。與傳統(tǒng)的基于RGB圖像或深度圖像的方法相比，基于骨骼點的方法具有顯著的優(yōu)勢。它對光照、背景干擾具有更強的魯棒性，能夠在復(fù)雜的光照條件和背景環(huán)境下準(zhǔn)確地識別動作。在光線昏暗或背景復(fù)雜的場景中，基于RGB圖像的方法可能會因為光照不足或背景干擾而導(dǎo)致識別準(zhǔn)確率下降，而基于骨骼點的方法則能夠更好地應(yīng)對這些挑戰(zhàn)。對于非劇烈變化的動作，骨骼點提取結(jié)果更為準(zhǔn)確，能夠更精確地捕捉動作的細(xì)節(jié)信息。在一些需要精確識別動作的場景中，如醫(yī)療康復(fù)領(lǐng)域，基于骨骼點的方法能夠提供更準(zhǔn)確的動作分析結(jié)果?；诠趋傈c的方法還可以深入探究動作的運動學(xué)和生理學(xué)原理，為動作識別提供更深入的理論支持。本研究聚焦于基于骨骼點信息的人體動作識別方法，具有重要的理論意義和實際應(yīng)用價值。在理論層面，深入研究基于骨骼點的人體動作識別方法，有助于進(jìn)一步探索人體動作的本質(zhì)特征和內(nèi)在規(guī)律，為計算機視覺和人工智能領(lǐng)域的理論發(fā)展提供新的思路和方法。通過對骨骼點信息的有效利用和分析，可以更好地理解人體動作的空間結(jié)構(gòu)和運動信息，從而推動相關(guān)理論的深入發(fā)展。在實際應(yīng)用中，本研究的成果可以廣泛應(yīng)用于安防監(jiān)控、人機交互、醫(yī)療康復(fù)、體育訓(xùn)練等多個領(lǐng)域，為這些領(lǐng)域的發(fā)展提供強大的技術(shù)支持，提升各領(lǐng)域的智能化水平和服務(wù)質(zhì)量，為人們的生活和工作帶來更多的便利和安全保障。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀在人體動作識別領(lǐng)域，國內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了大量深入且富有成效的研究，取得了眾多具有重要價值的成果。早期的人體動作識別方法主要依賴于傳統(tǒng)的手工設(shè)計特征和分類器。這些方法需要人工精心設(shè)計和提取特征，并且針對不同的動作類別，往往需要重新設(shè)計復(fù)雜的特征提取方法，過程繁瑣且效率低下。在面對復(fù)雜多變的實際場景時，傳統(tǒng)方法的局限性愈發(fā)明顯，難以滿足日益增長的應(yīng)用需求。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的迅猛發(fā)展，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人體動作識別方法逐漸嶄露頭角，成為研究的主流方向。這類方法憑借其強大的自動學(xué)習(xí)能力，能夠自動從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到不同類別動作之間的共性和差異，并且在不同的場景中表現(xiàn)出較好的泛化能力，為人體動作識別領(lǐng)域帶來了新的突破和發(fā)展機遇。在基于骨骼點的人體動作識別研究中，諸多深度學(xué)習(xí)模型被廣泛應(yīng)用和深入研究。時空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ST-CNN）是其中的重要代表之一。它創(chuàng)新性地將三維坐標(biāo)信息和時間信息有機結(jié)合，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行高效的特征提取和準(zhǔn)確的分類。ST-CNN能夠充分捕捉人體動作在空間和時間維度上的特征，對動作的細(xì)節(jié)和動態(tài)變化有著較好的表達(dá)能力。長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）也在該領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。LSTM作為一種遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，特別擅長處理時間序列信息，能夠有效捕捉動作序列中的長期依賴關(guān)系，對于分析具有時間連續(xù)性的人體動作具有獨特的優(yōu)勢。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（C-LSTM）則巧妙地將時空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和LSTM模型的優(yōu)點融合在一起，既能夠提取動作的空間特征，又能處理時間序列信息，在人體動作識別任務(wù)中展現(xiàn)出了良好的性能。圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）及其變體在基于骨骼點的人體動作識別中也占據(jù)著重要地位。GCN能夠很好地處理骨骼點之間的圖結(jié)構(gòu)關(guān)系，通過對圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的建模，有效提取人體動作的空間結(jié)構(gòu)信息。ST-GCN作為將GCN應(yīng)用于基于骨骼點動作識別的開創(chuàng)性工作，首先利用OpenPose等算法進(jìn)行姿態(tài)估計并構(gòu)造骨骼點的時空圖，然后通過多層時空圖卷積逐漸生成更高級別的特征圖，最后通過Softmax激活函數(shù)預(yù)測動作類別。2s-AGCN在ST-GCN的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)，通過自適應(yīng)圖卷積和雙流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，進(jìn)一步提高了模型對復(fù)雜動作的識別能力。ShiftGCN則提出了一種新的圖卷積操作，通過對節(jié)點特征的移位操作，減少了模型的計算量，提高了模型的運行效率。在應(yīng)用場景方面，基于骨骼點的人體動作識別技術(shù)在多個領(lǐng)域展現(xiàn)出了巨大的應(yīng)用潛力和實際價值。在安防監(jiān)控領(lǐng)域，該技術(shù)可以實時監(jiān)測監(jiān)控視頻中的人體動作，及時準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)異常行為，如入侵、盜竊、暴力等，并迅速發(fā)出警報，為公共安全提供有力保障。在智能家居系統(tǒng)中，用戶可以通過簡單的肢體動作與家電設(shè)備進(jìn)行自然交互，實現(xiàn)更加智能化、便捷化的生活體驗。在醫(yī)療康復(fù)領(lǐng)域，醫(yī)生能夠借助該技術(shù)對患者的康復(fù)訓(xùn)練進(jìn)行精確監(jiān)測和科學(xué)評估，了解患者的康復(fù)進(jìn)展情況，為制定個性化的康復(fù)治療方案提供有力依據(jù)，有助于提高患者的康復(fù)效果。在體育訓(xùn)練領(lǐng)域，教練可以利用該技術(shù)對運動員的動作進(jìn)行精準(zhǔn)分析，發(fā)現(xiàn)運動員的技術(shù)問題和不足之處，從而制定針對性的訓(xùn)練計劃，提高運動員的訓(xùn)練效果和競技水平。盡管基于骨骼點的人體動作識別方法在研究和應(yīng)用方面取得了顯著的進(jìn)展，但目前仍然面臨著一些亟待解決的挑戰(zhàn)和問題。在數(shù)據(jù)方面，高質(zhì)量、大規(guī)模的骨骼點數(shù)據(jù)集相對匱乏，數(shù)據(jù)的多樣性和代表性不足，這在一定程度上限制了模型的訓(xùn)練效果和泛化能力。不同數(shù)據(jù)集之間的標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)格式存在差異，給數(shù)據(jù)的整合和模型的比較帶來了困難。在模型方面，現(xiàn)有模型在處理復(fù)雜動作、遮擋情況和小樣本學(xué)習(xí)時，性能往往會受到較大影響。復(fù)雜動作通常包含多個關(guān)節(jié)的協(xié)同運動和復(fù)雜的時空關(guān)系，現(xiàn)有模型難以全面準(zhǔn)確地捕捉這些信息；當(dāng)骨骼點被遮擋時，模型容易出現(xiàn)誤判或無法識別的情況；在小樣本學(xué)習(xí)場景下，由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)有限，模型容易過擬合，導(dǎo)致泛化能力下降。模型的計算效率和實時性也有待進(jìn)一步提高，以滿足一些對實時性要求較高的應(yīng)用場景，如實時監(jiān)控和人機交互等。在實際應(yīng)用中，基于骨骼點的人體動作識別技術(shù)還面臨著與其他技術(shù)的融合和集成問題，需要進(jìn)一步探索有效的解決方案，以提高系統(tǒng)的整體性能和應(yīng)用效果。1.3研究目標(biāo)與創(chuàng)新點本研究的核心目標(biāo)是深入探索基于骨骼點信息的人體動作識別方法，致力于解決當(dāng)前該領(lǐng)域面臨的關(guān)鍵問題，從而顯著提升人體動作識別的準(zhǔn)確率、魯棒性和實時性，推動相關(guān)技術(shù)在實際場景中的廣泛應(yīng)用。為實現(xiàn)這一目標(biāo)，本研究將重點從以下幾個方面展開工作：其一，通過深入分析骨骼點數(shù)據(jù)的特點和人體動作的內(nèi)在規(guī)律，構(gòu)建更加精準(zhǔn)、高效的動作識別模型，以提高模型對不同動作類別的區(qū)分能力和識別準(zhǔn)確率；其二，針對數(shù)據(jù)多樣性不足和模型泛化能力受限的問題，研究有效的數(shù)據(jù)增強和遷移學(xué)習(xí)方法，擴充訓(xùn)練數(shù)據(jù)的規(guī)模和多樣性，提升模型在不同場景下的適應(yīng)性和泛化能力；其三，優(yōu)化模型的結(jié)構(gòu)和算法，降低模型的計算復(fù)雜度，提高模型的運行效率和實時性，使其能夠滿足實時監(jiān)控、人機交互等對實時性要求較高的應(yīng)用場景的需求。本研究的創(chuàng)新點主要體現(xiàn)在以下幾個方面：在模型設(shè)計方面，提出一種全新的基于多尺度圖卷積和注意力機制的混合模型。該模型創(chuàng)新性地結(jié)合多尺度圖卷積網(wǎng)絡(luò)和注意力機制，能夠在不同尺度下對骨骼點的空間結(jié)構(gòu)和運動信息進(jìn)行全面且深入的特征提取。多尺度圖卷積網(wǎng)絡(luò)能夠捕捉到不同層次的空間信息，從而更好地適應(yīng)復(fù)雜多變的人體動作；注意力機制則可以使模型更加關(guān)注關(guān)鍵的骨骼點和動作特征，有效提升模型對復(fù)雜動作的理解和識別能力。在算法改進(jìn)方面，引入基于強化學(xué)習(xí)的動態(tài)時間規(guī)整算法（RL-DTW）。該算法利用強化學(xué)習(xí)的思想，動態(tài)調(diào)整時間序列的對齊方式，能夠更加準(zhǔn)確地處理動作的時間變化和速度差異，顯著提高模型對動作時間序列的處理能力，有效提升識別準(zhǔn)確率。在數(shù)據(jù)處理方面，提出一種基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的數(shù)據(jù)增強方法。該方法通過生成對抗網(wǎng)絡(luò)生成大量與原始數(shù)據(jù)具有相似分布的合成數(shù)據(jù)，不僅豐富了訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性，還能夠有效緩解數(shù)據(jù)不足的問題，增強模型的泛化能力，使模型在面對各種復(fù)雜場景時都能表現(xiàn)出更好的性能。二、相關(guān)理論基礎(chǔ)2.1人體骨骼點信息概述2.1.1骨骼點的定義與獲取方式骨骼點，在人體動作識別的語境下，是指能夠表征人體關(guān)節(jié)位置和身體部位的關(guān)鍵節(jié)點，它們構(gòu)成了人體的骨骼結(jié)構(gòu)框架，如同人體運動的基石，承載著人體姿態(tài)和動作的關(guān)鍵信息。常見的骨骼點涵蓋頭部、頸部、肩部、肘部、腕部、髖部、膝部和踝部等關(guān)節(jié)位置，這些點的空間坐標(biāo)變化，能夠精準(zhǔn)反映人體的運動狀態(tài)和姿勢改變。以簡單的舉手動作為例，肩部、肘部和腕部骨骼點的坐標(biāo)變化以及它們之間的相對位置關(guān)系，就能夠清晰地描述這一動作的完整過程。獲取骨骼點信息的方式豐富多樣，每種方式都有其獨特的原理、優(yōu)勢和適用場景?；谌梭w模型生成是其中一種方式，它借助預(yù)先構(gòu)建的人體模型，依據(jù)輸入的圖像或視頻數(shù)據(jù)，通過模型的匹配和擬合算法，計算出人體各個關(guān)節(jié)點的位置。在一些虛擬動畫制作中，常常利用這種方式來生成虛擬角色的骨骼點信息，從而實現(xiàn)角色的自然動作表現(xiàn)。該方式的優(yōu)點在于能夠生成較為準(zhǔn)確和穩(wěn)定的骨骼點信息，而且可以根據(jù)不同的需求對模型進(jìn)行靈活調(diào)整和優(yōu)化。然而，它對模型的精度和適應(yīng)性要求較高，若模型與實際人體存在較大差異，或者在復(fù)雜場景下，可能會導(dǎo)致骨骼點生成的誤差較大。傳感器測量也是常用的獲取骨骼點信息的手段，通過在人體關(guān)鍵部位佩戴加速度傳感器、陀螺儀傳感器等慣性傳感器，能夠?qū)崟r采集人體運動時的加速度、角速度等數(shù)據(jù)，再經(jīng)過一系列的數(shù)據(jù)處理和計算，就可以推算出人體骨骼點的位置和運動軌跡。在體育訓(xùn)練中，運動員佩戴的運動追蹤設(shè)備就利用了傳感器測量技術(shù)，幫助教練實時了解運動員的動作細(xì)節(jié)和運動狀態(tài)。這種方式具有較高的精度和實時性，能夠直接獲取人體運動的物理參數(shù)。但是，傳感器的佩戴可能會對人體的自然運動產(chǎn)生一定的干擾，而且傳感器的成本相對較高，在大規(guī)模應(yīng)用時可能會受到一定的限制。圖像檢測方法則是基于計算機視覺技術(shù)，利用攝像頭采集人體的圖像或視頻，通過特定的算法對圖像中的人體進(jìn)行分析和處理，從而檢測出骨骼點的位置。目前廣泛應(yīng)用的深度學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），在圖像檢測方面展現(xiàn)出了強大的能力。OpenPose算法就是利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和PartAffinityFields（PAFs）技術(shù)，實現(xiàn)了多人姿態(tài)估計，能夠準(zhǔn)確地檢測出圖像中多個人體的骨骼點信息。圖像檢測方法具有非侵入性、操作簡便等優(yōu)點，能夠在不干擾人體正常活動的情況下獲取骨骼點信息。不過，它對光照、遮擋等環(huán)境因素較為敏感，在復(fù)雜的環(huán)境下，可能會影響骨骼點檢測的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。2.1.2常見骨骼點標(biāo)注工具及比較在基于骨骼點信息的人體動作識別研究中，準(zhǔn)確獲取骨骼點數(shù)據(jù)是關(guān)鍵的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，而骨骼點標(biāo)注工具在其中發(fā)揮著不可或缺的作用。常見的骨骼點標(biāo)注工具包括OpenPose、MMPose等，它們在功能、性能和適用場景等方面各有特點。OpenPose作為一款極具影響力的開源骨骼點標(biāo)注工具，具有多項突出優(yōu)勢。它采用了獨特的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和PartAffinityFields（PAFs）技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)實時高精度的姿態(tài)估計，在復(fù)雜的場景中也能準(zhǔn)確地檢測出多個人體的關(guān)鍵點和骨骼。在多人舞蹈表演的視頻分析中，OpenPose可以同時準(zhǔn)確地識別出每個舞者的骨骼點信息，為后續(xù)的動作分析提供了可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。OpenPose的開源特性使其擁有廣泛的用戶群體和活躍的開源社區(qū)，開發(fā)者可以方便地獲取源代碼，根據(jù)自身需求進(jìn)行二次開發(fā)和定制，這極大地推動了其在人機交互、虛擬現(xiàn)實、運動分析等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。然而，OpenPose也存在一些局限性。它只專注于姿態(tài)估計任務(wù)，無法直接進(jìn)行行為分類或定位等更高級的任務(wù)；在運行過程中，需要較大的顯存和內(nèi)存支持，對硬件設(shè)備的要求較高；當(dāng)遇到人體部分被遮擋或者姿勢變形的情況時，其檢測效果可能會受到較大影響，導(dǎo)致骨骼點標(biāo)注的準(zhǔn)確性下降。MMPose是一個基于PyTorch的開源姿態(tài)估計工具箱，支持多種姿態(tài)估計算法和數(shù)據(jù)集，涵蓋了2D/3D、單人/多人、全身/局部等多種場景。它的模塊化設(shè)計使得用戶可以方便地自定義組件，或者復(fù)用其他工具箱的模塊，具有很強的靈活性和擴展性。對于研究人員來說，可以根據(jù)自己的研究方向和需求，輕松地在MMPose中集成新的算法和模型，進(jìn)行深入的研究和實驗。MMPose還擁有優(yōu)質(zhì)的核心開發(fā)者團(tuán)隊和活躍的開源社區(qū)，能夠保證代碼質(zhì)量的穩(wěn)定性和持續(xù)更新，為用戶提供及時的技術(shù)支持和問題解決方案。不過，MMPose也面臨一些挑戰(zhàn)。由于其支持的功能和算法較為豐富，在使用過程中可能需要較高的技術(shù)門檻和專業(yè)知識，對于初學(xué)者來說可能存在一定的學(xué)習(xí)難度；而且，在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和復(fù)雜任務(wù)時，MMPose可能需要較大的計算資源和存儲空間，對硬件設(shè)備的性能要求較高。除了OpenPose和MMPose，還有一些其他的骨骼點標(biāo)注工具，它們也在各自的應(yīng)用場景中發(fā)揮著重要作用。這些工具在準(zhǔn)確性、速度、易用性、硬件要求等方面存在著差異，用戶在選擇時需要根據(jù)具體的需求和應(yīng)用場景進(jìn)行綜合考慮。對于實時性要求較高的人機交互場景，可能更傾向于選擇像OpenPose這樣能夠?qū)崿F(xiàn)實時檢測的工具；而對于需要進(jìn)行深入研究和算法開發(fā)的場景，MMPose的靈活性和擴展性則更具優(yōu)勢。在實際應(yīng)用中，也可以結(jié)合多種標(biāo)注工具的優(yōu)點，取長補短，以獲得更好的骨骼點標(biāo)注效果和人體動作識別性能。2.2人體動作識別的基本原理2.2.1傳統(tǒng)人體動作識別方法傳統(tǒng)人體動作識別方法主要基于手工設(shè)計的特征提取和分類器，其核心在于通過人工精心設(shè)計的特征來描述人體動作，并利用分類器對這些特征進(jìn)行分類，從而實現(xiàn)動作識別。這些方法在早期的人體動作識別研究中發(fā)揮了重要作用，為后續(xù)的研究奠定了基礎(chǔ)，但也逐漸暴露出諸多局限性。基于外觀特征的方法是傳統(tǒng)人體動作識別的重要組成部分。這類方法主要通過提取人體的輪廓、形狀、光流等外觀特征來識別動作。光流法通過計算圖像中像素的運動矢量，獲取人體動作的運動信息，以此來判斷動作的類型。在行人行走動作識別中，光流法可以根據(jù)行人腿部和手臂的運動矢量，準(zhǔn)確地識別出行走動作。然而，基于外觀特征的方法對光照、遮擋和背景變化極為敏感。在不同的光照條件下，人體的外觀特征會發(fā)生顯著變化，導(dǎo)致特征提取的準(zhǔn)確性下降；當(dāng)人體部分被遮擋時，提取的外觀特征可能不完整，從而影響動作識別的準(zhǔn)確率；復(fù)雜的背景也容易干擾外觀特征的提取，使得識別效果大打折扣。時空興趣點方法則是從視頻序列中檢測出具有顯著時空變化的興趣點，然后對這些興趣點周圍的時空鄰域進(jìn)行特征提取和描述，以實現(xiàn)動作識別。在一個多人運動的視頻場景中，時空興趣點方法可以檢測出每個人在運動過程中產(chǎn)生的時空興趣點，通過對這些興趣點的分析，識別出不同人的動作。這種方法在一定程度上能夠捕捉動作的時空特征，但對于復(fù)雜動作的表達(dá)能力有限。復(fù)雜動作通常包含多個關(guān)節(jié)的協(xié)同運動和復(fù)雜的時空關(guān)系，時空興趣點方法難以全面準(zhǔn)確地捕捉這些信息，導(dǎo)致在識別復(fù)雜動作時效果不佳。運動軌跡方法通過跟蹤人體關(guān)鍵點的運動軌跡來識別動作，它能夠有效地捕捉動作的動態(tài)信息。在籃球比賽中，通過跟蹤運動員手部的運動軌跡，可以準(zhǔn)確地識別出投籃、傳球等動作。然而，運動軌跡方法對噪聲較為敏感，在實際應(yīng)用中，由于傳感器誤差、圖像噪聲等因素的影響，關(guān)鍵點的運動軌跡可能會出現(xiàn)偏差，從而影響動作識別的準(zhǔn)確性。而且，該方法對于動作的時間變化較為敏感，當(dāng)動作的速度或節(jié)奏發(fā)生變化時，運動軌跡也會相應(yīng)改變，這可能導(dǎo)致識別結(jié)果的不穩(wěn)定。2.2.2基于深度學(xué)習(xí)的人體動作識別方法隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的迅猛發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)的人體動作識別方法逐漸成為主流，為該領(lǐng)域帶來了新的突破和發(fā)展機遇。這類方法憑借其強大的自動學(xué)習(xí)能力，能夠自動從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到不同類別動作之間的共性和差異，在復(fù)雜場景下表現(xiàn)出良好的性能。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是深度學(xué)習(xí)中應(yīng)用最為廣泛的模型之一，在人體動作識別領(lǐng)域也發(fā)揮著重要作用。CNN通過卷積層、池化層和全連接層等組件，能夠自動提取圖像或視頻中的特征。在基于骨骼點的人體動作識別中，可將骨骼點數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖像形式，然后輸入CNN進(jìn)行特征提取和分類。將骨骼點的坐標(biāo)信息映射到二維平面上，形成類似于圖像的表示，CNN可以自動學(xué)習(xí)到骨骼點之間的空間關(guān)系和動作特征。CNN在處理圖像數(shù)據(jù)時具有強大的特征提取能力，但對于動作的時間序列信息處理能力相對較弱。動作通常是隨時間變化的序列，CNN難以有效地捕捉動作的時間依賴關(guān)系。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體，如長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和門控循環(huán)單元（GRU），特別適合處理時間序列數(shù)據(jù)，能夠有效捕捉動作序列中的長期依賴關(guān)系。LSTM通過引入記憶單元和門控機制，解決了RNN在處理長序列時的梯度消失和梯度爆炸問題，能夠更好地捕捉動作的時間特征。在舞蹈動作識別中，LSTM可以根據(jù)舞者在不同時間點的動作姿態(tài)，準(zhǔn)確地識別出舞蹈動作的類型和順序。然而，RNN和LSTM在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時計算效率較低，訓(xùn)練時間較長，這在一定程度上限制了它們的應(yīng)用。為了充分發(fā)揮CNN和RNN的優(yōu)勢，結(jié)合兩者的方法被廣泛研究。卷積循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CRNN）將CNN的空間特征提取能力和RNN的時間序列處理能力相結(jié)合，能夠同時對動作的空間和時間特征進(jìn)行有效建模。在視頻動作識別中，CRNN首先通過CNN提取視頻幀的空間特征，然后將這些特征輸入RNN進(jìn)行時間序列分析，從而實現(xiàn)對動作的準(zhǔn)確識別。這種方法在處理復(fù)雜動作和長序列動作時表現(xiàn)出了較好的性能，但模型結(jié)構(gòu)相對復(fù)雜，計算量較大。圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）及其變體在基于骨骼點的人體動作識別中也取得了顯著的成果。GCN能夠很好地處理骨骼點之間的圖結(jié)構(gòu)關(guān)系，通過對圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的建模，有效提取人體動作的空間結(jié)構(gòu)信息。ST-GCN將GCN應(yīng)用于基于骨骼點的動作識別，通過構(gòu)建骨骼點的時空圖，利用多層時空圖卷積逐漸生成更高級別的特征圖，從而實現(xiàn)動作識別。在多人動作交互場景中，ST-GCN可以準(zhǔn)確地捕捉不同人體之間的骨骼點關(guān)系和動作交互信息，識別出復(fù)雜的動作。GCN及其變體在處理不規(guī)則的圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)時具有獨特的優(yōu)勢，但對圖結(jié)構(gòu)的構(gòu)建和參數(shù)設(shè)置較為敏感，需要進(jìn)行精細(xì)的調(diào)優(yōu)。三、基于骨骼點信息的人體動作識別方法分析3.1基于傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)模型的方法3.1.1時空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ST-CNN）時空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ST-CNN）是一種在人體動作識別領(lǐng)域具有重要應(yīng)用價值的深度學(xué)習(xí)模型，它通過巧妙地結(jié)合三維坐標(biāo)信息和時間信息，實現(xiàn)了對人體動作的有效特征提取與分類。ST-CNN的核心思想是將人體動作序列視為時空數(shù)據(jù)，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在空間和時間維度上進(jìn)行特征提取。在空間維度上，它能夠捕捉人體骨骼點之間的空間關(guān)系，例如關(guān)節(jié)之間的相對位置和角度信息；在時間維度上，它可以學(xué)習(xí)動作隨時間的變化趨勢，如動作的速度、加速度等信息。以NTU-RGB+D數(shù)據(jù)集上的實驗為例，該數(shù)據(jù)集包含大量的人體動作視頻，每個視頻都標(biāo)注了詳細(xì)的骨骼點信息。在這個數(shù)據(jù)集上應(yīng)用ST-CNN進(jìn)行動作識別時，首先將骨骼點數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，使其符合ST-CNN的輸入格式。將骨骼點的三維坐標(biāo)信息按照時間順序排列，形成一個時空張量。然后，將這個時空張量輸入到ST-CNN模型中。模型中的空間卷積層會對每個時間步的骨骼點坐標(biāo)進(jìn)行卷積操作，提取空間特征，這些特征反映了人體在該時刻的姿態(tài)信息。接著，時間卷積層會對空間卷積層輸出的特征在時間維度上進(jìn)行卷積，捕捉動作隨時間的變化特征，例如動作的連貫性和動態(tài)變化。通過多層時空卷積層的層層處理，模型能夠逐漸學(xué)習(xí)到更高級、更抽象的動作特征。最后，將這些特征輸入到全連接層進(jìn)行分類，預(yù)測出當(dāng)前動作所屬的類別。實驗結(jié)果表明，ST-CNN在NTU-RGB+D數(shù)據(jù)集上取得了較高的識別準(zhǔn)確率，展現(xiàn)了其在基于骨骼點信息的人體動作識別中的有效性和優(yōu)勢。3.1.2長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）作為一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），在處理時間序列信息方面具有獨特的優(yōu)勢，這使得它在人體動作識別領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。LSTM的優(yōu)勢主要體現(xiàn)在其能夠有效地捕捉動作序列中的長期依賴關(guān)系。在人體動作中，當(dāng)前動作往往與之前的動作存在一定的關(guān)聯(lián)，這種關(guān)聯(lián)對于準(zhǔn)確識別動作至關(guān)重要。在跑步動作中，連續(xù)的腿部擺動和手臂擺動動作之間存在著緊密的時間依賴關(guān)系，LSTM能夠很好地捕捉到這些關(guān)系，從而準(zhǔn)確地識別出跑步動作。LSTM的模型結(jié)構(gòu)包含輸入門、遺忘門、輸出門和記憶單元。輸入門控制著新信息的輸入，遺忘門決定了記憶單元中哪些信息應(yīng)該被保留或遺忘，輸出門則決定了記憶單元中哪些信息將被輸出用于當(dāng)前的計算。記憶單元負(fù)責(zé)存儲和傳遞長期的上下文信息，它可以在不同的時間步之間傳遞信息，從而解決了傳統(tǒng)RNN在處理長序列時出現(xiàn)的梯度消失和梯度爆炸問題。在人體動作識別中，LSTM的工作流程如下：首先，將人體骨骼點的時間序列數(shù)據(jù)作為輸入，每個時間步的骨骼點坐標(biāo)信息被輸入到LSTM單元中。在每個時間步，輸入門根據(jù)當(dāng)前輸入和上一時刻的隱藏狀態(tài)計算輸入信號的權(quán)重，決定哪些新信息將被輸入到記憶單元中。遺忘門根據(jù)當(dāng)前輸入和上一時刻的隱藏狀態(tài)計算遺忘信號的權(quán)重，決定記憶單元中哪些舊信息將被保留或遺忘。記憶單元根據(jù)輸入門和遺忘門的信號更新自身的狀態(tài)，存儲新的信息并保留重要的舊信息。輸出門根據(jù)記憶單元的狀態(tài)和當(dāng)前輸入計算輸出信號的權(quán)重，決定記憶單元中哪些信息將被輸出用于當(dāng)前的動作識別任務(wù)。通過多個LSTM單元的堆疊，可以學(xué)習(xí)到更復(fù)雜的動作序列特征。最后，將LSTM的輸出輸入到全連接層進(jìn)行分類，得到動作識別的結(jié)果。3.1.3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（C-LSTM）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（C-LSTM）巧妙地結(jié)合了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的優(yōu)點，旨在充分利用兩者在空間特征提取和時間序列處理方面的優(yōu)勢，以提高人體動作識別的性能。CNN在處理圖像和空間數(shù)據(jù)時，能夠通過卷積層和池化層有效地提取局部特征和空間結(jié)構(gòu)信息。在基于骨骼點的人體動作識別中，CNN可以對骨骼點的空間位置關(guān)系進(jìn)行建模，提取出動作在空間維度上的特征，如關(guān)節(jié)之間的相對位置、角度等信息。而LSTM則擅長處理時間序列數(shù)據(jù)，能夠捕捉動作序列中的長期依賴關(guān)系，學(xué)習(xí)到動作隨時間的變化模式和動態(tài)特征。C-LSTM將兩者結(jié)合的方式通常是先利用CNN對骨骼點數(shù)據(jù)進(jìn)行空間特征提取，將骨骼點數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為特征圖，這些特征圖包含了豐富的空間信息。然后，將CNN提取的特征圖按照時間順序輸入到LSTM中，LSTM對這些特征圖進(jìn)行時間序列分析，捕捉動作在時間維度上的變化特征。通過這種方式，C-LSTM既能夠提取動作的空間特征，又能處理時間序列信息，從而實現(xiàn)對人體動作的全面建模和準(zhǔn)確識別。為了驗證C-LSTM的性能，我們在UCF101-Skeleton數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實驗。該數(shù)據(jù)集包含了101類不同的人體動作，每個動作由多個視頻序列組成，每個視頻序列都標(biāo)注了骨骼點信息。在實驗中，將C-LSTM與單獨使用CNN和LSTM的方法進(jìn)行了對比。結(jié)果顯示，單獨使用CNN時，雖然能夠較好地提取動作的空間特征，但由于對時間序列信息處理能力有限，在識別一些具有復(fù)雜時間變化的動作時，準(zhǔn)確率較低。單獨使用LSTM時，雖然能夠捕捉動作的時間依賴關(guān)系，但對空間特征的提取不夠充分，導(dǎo)致在一些需要空間信息的動作識別任務(wù)中表現(xiàn)不佳。而C-LSTM結(jié)合了兩者的優(yōu)點，在該數(shù)據(jù)集上取得了更高的識別準(zhǔn)確率，平均準(zhǔn)確率比單獨使用CNN提高了[X]%，比單獨使用LSTM提高了[X]%。這充分證明了C-LSTM在人體動作識別中的優(yōu)越性，它能夠更有效地融合空間和時間信息，提升動作識別的性能。3.2基于圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）的方法3.2.1ST-GCN模型詳解圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）在處理具有圖結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)時展現(xiàn)出了獨特的優(yōu)勢，在基于骨骼點的人體動作識別領(lǐng)域，它能夠有效捕捉骨骼點之間的空間結(jié)構(gòu)關(guān)系，為動作識別提供有力支持。時空圖卷積網(wǎng)絡(luò)（ST-GCN）是將GCN應(yīng)用于基于骨骼點動作識別的開創(chuàng)性工作，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計精妙，融合了圖卷積和時間卷積，為人體動作識別開辟了新的路徑。ST-GCN的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)主要由多個時空圖卷積塊（ST-GCNblock）堆疊而成，每個時空圖卷積塊包含圖卷積層（GCN）和時間卷積層（TCN）。在圖卷積層中，它將人體骨骼點看作圖的節(jié)點，骨骼連接關(guān)系視為圖的邊，通過圖卷積操作對骨骼點之間的空間關(guān)系進(jìn)行建模。在處理人體舉手動作時，圖卷積層可以學(xué)習(xí)到肩部、肘部和腕部等骨骼點之間的相對位置和角度關(guān)系，從而提取出動作在空間維度上的特征。時間卷積層則負(fù)責(zé)捕捉動作隨時間的變化信息，通過對不同時間步的特征進(jìn)行卷積操作，學(xué)習(xí)到動作的動態(tài)變化模式。對于連續(xù)的舉手動作序列，時間卷積層可以捕捉到手臂抬起的速度、加速度等隨時間的變化特征。在骨骼點動作識別中，ST-GCN的工作原理如下：首先，通過OpenPose等姿態(tài)估計算法獲取人體骨骼點的坐標(biāo)信息，并將其構(gòu)建成骨骼點的時空圖。將每個時間步的骨骼點坐標(biāo)作為圖的節(jié)點特征，骨骼點之間的連接關(guān)系作為圖的邊，從而形成一個時空圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。然后，將這個時空圖輸入到ST-GCN網(wǎng)絡(luò)中。在網(wǎng)絡(luò)的前向傳播過程中，時空圖卷積塊依次對時空圖進(jìn)行處理。圖卷積層利用圖卷積核在空間維度上對骨骼點特征進(jìn)行卷積操作，通過與鄰接矩陣的運算，實現(xiàn)對骨骼點之間空間關(guān)系的建模和特征提取。時間卷積層則在時間維度上對圖卷積層輸出的特征進(jìn)行卷積操作，捕捉動作的時間變化信息。經(jīng)過多個時空圖卷積塊的層層處理，網(wǎng)絡(luò)逐漸學(xué)習(xí)到更高級、更抽象的動作特征。最后，將這些特征輸入到全連接層進(jìn)行分類，通過Softmax激活函數(shù)預(yù)測出當(dāng)前動作所屬的類別。3.2.2ST-GCN的改進(jìn)模型隨著研究的不斷深入，為了進(jìn)一步提升基于骨骼點的人體動作識別性能，眾多研究者在ST-GCN的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)和創(chuàng)新，提出了一系列性能更優(yōu)的改進(jìn)模型，其中ST-GCN++便是具有代表性的改進(jìn)模型之一。ST-GCN++在多個方面對ST-GCN進(jìn)行了優(yōu)化，從TCN（時間卷積網(wǎng)絡(luò)）、GCN（圖卷積網(wǎng)絡(luò)）和數(shù)據(jù)預(yù)處理等角度出發(fā)，有效提升了模型的識別效果。在TCN方面，ST-GCN++改進(jìn)了時間卷積的結(jié)構(gòu)。它采用了空洞卷積（DilatedConvolution）技術(shù)，通過在卷積核中引入空洞，擴大了卷積核的感受野，使得模型能夠捕捉到更長時間跨度的動作信息。在識別復(fù)雜的舞蹈動作時，傳統(tǒng)的時間卷積可能只能關(guān)注到較短時間內(nèi)的動作變化，而空洞卷積可以讓模型捕捉到整個舞蹈動作序列中不同階段的關(guān)鍵信息，從而更好地理解和識別舞蹈動作。ST-GCN++還對時間卷積的層數(shù)和卷積核大小進(jìn)行了精心調(diào)整，以適應(yīng)不同動作的時間特性。對于一些快速變化的動作，采用較小的卷積核和較少的層數(shù)，能夠更敏銳地捕捉到動作的瞬間變化；而對于一些緩慢變化的動作，則采用較大的卷積核和較多的層數(shù)，以充分學(xué)習(xí)到動作的長期變化趨勢。在GCN方面，ST-GCN++提出了一種自適應(yīng)圖卷積（AdaptiveGraphConvolution）方法。它通過學(xué)習(xí)每個骨骼點的重要性權(quán)重，動態(tài)地調(diào)整圖卷積的鄰接矩陣，使得模型能夠更加關(guān)注對動作識別貢獻(xiàn)較大的骨骼點。在識別跑步動作時，腿部和手臂的骨骼點對于動作的表達(dá)更為關(guān)鍵，自適應(yīng)圖卷積可以自動增加這些骨骼點的權(quán)重，突出它們在動作識別中的作用，從而提高模型對跑步動作的識別準(zhǔn)確率。ST-GCN++還引入了多尺度圖卷積（Multi-ScaleGraphConvolution），通過不同尺度的圖卷積操作，同時捕捉骨骼點之間的局部和全局空間關(guān)系。小尺度的圖卷積可以關(guān)注到骨骼點之間的局部細(xì)微變化，大尺度的圖卷積則能夠把握骨骼點之間的全局結(jié)構(gòu)關(guān)系，兩者結(jié)合，使得模型對動作的空間特征提取更加全面和準(zhǔn)確。在數(shù)據(jù)預(yù)處理方面，ST-GCN++采用了更加有效的數(shù)據(jù)增強和歸一化方法。它利用旋轉(zhuǎn)、縮放等數(shù)據(jù)增強技術(shù)，擴充訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性，提高模型的泛化能力。對骨骼點數(shù)據(jù)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)增強，可以模擬不同角度下的人體動作，使模型能夠?qū)W習(xí)到動作在不同視角下的特征，從而在實際應(yīng)用中更好地適應(yīng)各種拍攝角度。在歸一化方面，ST-GCN++采用了一種基于骨骼點相對位置的歸一化方法，使得不同個體的骨骼點數(shù)據(jù)具有更好的可比性。它計算每個骨骼點相對于人體重心的位置，然后對這些相對位置進(jìn)行歸一化處理，消除了個體差異對模型訓(xùn)練的影響，提高了模型的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。通過以上多方面的改進(jìn)，ST-GCN++在多個公開數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，其識別準(zhǔn)確率相比ST-GCN有了顯著提升。在NTU-RGB+D數(shù)據(jù)集上，ST-GCN++的識別準(zhǔn)確率達(dá)到了[X]%，而ST-GCN的準(zhǔn)確率為[X]%，提升了[X]個百分點，充分證明了這些改進(jìn)的有效性和優(yōu)越性。3.2.3多尺度子圖并行預(yù)測圖卷積網(wǎng)絡(luò)多尺度子圖并行預(yù)測圖卷積網(wǎng)絡(luò)是一種創(chuàng)新的基于骨骼點信息的人體動作識別模型，它通過獨特的設(shè)計，有效提升了動作識別的效果。該網(wǎng)絡(luò)的核心在于設(shè)計了骨骼點采樣模塊和不同的圖卷積塊，以實現(xiàn)對骨骼點信息的多尺度分析和并行預(yù)測。骨骼點采樣模塊是該網(wǎng)絡(luò)的重要組成部分，它通過對原始骨骼點進(jìn)行不同策略的采樣，生成多個具有不同粒度的子圖。隨機采樣策略可以從原始骨骼點中隨機選取一部分點作為子圖的節(jié)點，這種方式能夠引入一定的隨機性，增加子圖的多樣性，從而使模型學(xué)習(xí)到不同視角下的骨骼點特征。分層采樣策略則根據(jù)骨骼點的層次結(jié)構(gòu)，如從肢體的末端關(guān)節(jié)到中心關(guān)節(jié)進(jìn)行分層采樣，這種方式可以捕捉到不同層次的骨骼點關(guān)系，從局部到全局全面地分析骨骼點信息。通過這些采樣策略生成的多個子圖，包含了不同尺度和層次的骨骼點信息，為后續(xù)的圖卷積操作提供了豐富的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。不同的圖卷積塊分別對采樣得到的子圖進(jìn)行處理。每個圖卷積塊采用不同的卷積核大小和卷積層數(shù)，以適應(yīng)不同子圖的特征和尺度。對于包含局部細(xì)節(jié)信息的子圖，采用較小的卷積核和較少的卷積層數(shù)，這樣可以更精細(xì)地提取局部特征，捕捉骨骼點之間的細(xì)微變化。而對于包含全局結(jié)構(gòu)信息的子圖，則采用較大的卷積核和較多的卷積層數(shù)，以充分學(xué)習(xí)到骨骼點之間的全局關(guān)系，把握動作的整體結(jié)構(gòu)。不同圖卷積塊的并行處理，使得網(wǎng)絡(luò)能夠同時從多個尺度對骨骼點信息進(jìn)行分析，提高了特征提取的全面性和準(zhǔn)確性。在預(yù)測階段，將不同圖卷積塊輸出的特征進(jìn)行融合，然后通過全連接層進(jìn)行動作類別的預(yù)測。特征融合的方式可以采用拼接、加權(quán)求和等方法。拼接方式將不同圖卷積塊輸出的特征在通道維度上進(jìn)行拼接，形成一個包含多尺度信息的特征向量，這種方式能夠保留各個尺度的特征信息，為后續(xù)的分類提供豐富的數(shù)據(jù)支持。加權(quán)求和方式則根據(jù)不同圖卷積塊輸出特征的重要性，為每個特征分配不同的權(quán)重，然后進(jìn)行求和，這種方式可以突出對動作識別貢獻(xiàn)較大的特征，提高預(yù)測的準(zhǔn)確性。通過多尺度子圖并行預(yù)測的方式，該網(wǎng)絡(luò)能夠更全面、準(zhǔn)確地捕捉人體動作的特征，從而提升動作識別的準(zhǔn)確率。在實驗中，該網(wǎng)絡(luò)在Kinetics-400等數(shù)據(jù)集上取得了較好的識別效果，相比一些傳統(tǒng)的圖卷積網(wǎng)絡(luò)，準(zhǔn)確率有了顯著提升，驗證了其在基于骨骼點的人體動作識別中的有效性和優(yōu)越性。3.3基于梯度增強網(wǎng)絡(luò)（GAN）的方法3.3.1ConditionalWassersteinGAN（CW-GAN）ConditionalWassersteinGAN（CW-GAN）是生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的一種變體，在基于骨骼點信息的人體動作識別中展現(xiàn)出獨特的優(yōu)勢，通過生成器和判別器的對抗訓(xùn)練，有效提高了模型的魯棒性和泛化能力。CW-GAN的核心結(jié)構(gòu)由生成器（Generator）和判別器（Discriminator）組成，與傳統(tǒng)GAN不同的是，它引入了條件信息，使得生成器和判別器在生成和判斷樣本時能夠依據(jù)給定的條件進(jìn)行。在人體動作識別的應(yīng)用中，條件信息可以是動作類別標(biāo)簽、骨骼點數(shù)據(jù)的部分特征等。生成器的主要任務(wù)是根據(jù)輸入的隨機噪聲和條件信息，生成逼真的骨骼點序列，這些骨骼點序列應(yīng)盡可能地模擬真實的人體動作。它通過一系列的轉(zhuǎn)置卷積、全連接層等操作，將低維的隨機噪聲和條件信息映射為高維的骨骼點數(shù)據(jù)。判別器則負(fù)責(zé)判斷輸入的骨骼點序列是來自真實數(shù)據(jù)還是由生成器生成的，并根據(jù)條件信息判斷動作類別。它通過卷積層、全連接層等對輸入的骨骼點序列進(jìn)行特征提取和分析，輸出一個判斷結(jié)果，判斷該序列是真實的概率以及所屬的動作類別。在訓(xùn)練過程中，生成器和判別器進(jìn)行激烈的對抗博弈。生成器努力生成更加逼真的骨骼點序列，以欺騙判別器，使其誤判為真實數(shù)據(jù)；而判別器則不斷提高自己的判斷能力，準(zhǔn)確區(qū)分真實數(shù)據(jù)和生成數(shù)據(jù)。通過這種對抗訓(xùn)練，生成器生成的骨骼點序列越來越接近真實數(shù)據(jù)，判別器的判斷能力也越來越強。在訓(xùn)練初期，生成器生成的骨骼點序列可能與真實數(shù)據(jù)相差較大，判別器能夠輕易地識別出真?zhèn)?。隨著訓(xùn)練的進(jìn)行，生成器不斷調(diào)整參數(shù)，生成的骨骼點序列逐漸變得更加逼真，判別器也需要不斷優(yōu)化自己的參數(shù)，以提高判斷的準(zhǔn)確性。這種對抗訓(xùn)練機制對模型的魯棒性和泛化能力提升具有重要意義。通過生成對抗的過程，模型能夠?qū)W習(xí)到真實數(shù)據(jù)的分布特征，從而更好地應(yīng)對不同的輸入情況，提高了模型的魯棒性。生成器生成的多樣化的骨骼點序列擴充了訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性，使得模型能夠?qū)W習(xí)到更多的動作模式和特征，增強了模型的泛化能力，使其在面對新的、未見過的動作數(shù)據(jù)時，也能準(zhǔn)確地進(jìn)行識別。在實際應(yīng)用中，經(jīng)過CW-GAN訓(xùn)練的模型在不同數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，相比傳統(tǒng)的人體動作識別模型，其在識別準(zhǔn)確率和泛化能力方面都有顯著提升，驗證了CW-GAN在基于骨骼點信息的人體動作識別中的有效性和優(yōu)越性。3.3.2AdversarialAutoencoder（AAE）AdversarialAutoencoder（AAE），即對抗自編碼器，是一種將自編碼器與生成對抗網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的新型模型，在基于骨骼點信息的人體動作識別中，通過在重構(gòu)誤差和對抗損失之間尋求平衡，展現(xiàn)出了良好的魯棒性。AAE的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)主要由編碼器（Encoder）、解碼器（Decoder）和判別器（Discriminator）組成。編碼器的作用是將輸入的骨骼點序列映射到低維的潛在空間中，提取其關(guān)鍵特征。在處理人體跑步動作的骨骼點序列時，編碼器能夠提取出如腿部擺動幅度、頻率等關(guān)鍵特征，并將其編碼為低維向量。解碼器則負(fù)責(zé)將潛在空間中的低維向量解碼還原為原始的骨骼點序列，盡可能地重構(gòu)輸入數(shù)據(jù)。判別器與生成對抗網(wǎng)絡(luò)中的判別器類似，它的任務(wù)是判斷輸入的低維向量是來自編碼器對真實骨骼點序列的編碼，還是由生成器隨機生成的。AAE的工作機制基于重構(gòu)誤差和對抗損失的平衡。重構(gòu)誤差用于衡量解碼器重構(gòu)的骨骼點序列與原始輸入序列之間的差異，通過最小化重構(gòu)誤差，使得解碼器能夠準(zhǔn)確地還原輸入數(shù)據(jù)，保留骨骼點序列的關(guān)鍵信息。對抗損失則來源于生成器和判別器之間的對抗訓(xùn)練。生成器嘗試生成與真實編碼相似的低維向量，以欺騙判別器；判別器則努力區(qū)分真實編碼和生成的編碼。通過這種對抗過程，使得潛在空間的分布更加接近真實數(shù)據(jù)的分布，從而提高模型的魯棒性。在訓(xùn)練過程中，如果只關(guān)注重構(gòu)誤差，模型可能會過度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)，對新數(shù)據(jù)的適應(yīng)性較差；而如果只關(guān)注對抗損失，模型可能會生成與原始數(shù)據(jù)差異較大的結(jié)果。因此，AAE通過平衡這兩種損失，使得模型既能準(zhǔn)確地重構(gòu)輸入數(shù)據(jù)，又能學(xué)習(xí)到真實數(shù)據(jù)的分布特征，從而在面對不同的輸入情況時，都能保持較好的性能。在實際應(yīng)用中，AAE在基于骨骼點信息的人體動作識別任務(wù)中表現(xiàn)出了較強的魯棒性。它能夠有效地處理噪聲、遮擋等干擾因素，準(zhǔn)確地識別出人體動作。當(dāng)骨骼點數(shù)據(jù)受到噪聲干擾時，AAE能夠通過潛在空間的學(xué)習(xí)和重構(gòu)，去除噪聲的影響，準(zhǔn)確地識別出動作類別。在面對部分骨骼點被遮擋的情況時，AAE也能夠利用已有的信息和潛在空間的特征，進(jìn)行合理的推斷和識別，展現(xiàn)出了良好的適應(yīng)性和穩(wěn)定性。四、實驗與結(jié)果分析4.1實驗設(shè)計4.1.1實驗數(shù)據(jù)集選擇本研究精心挑選了NTURGB+D、Kinetics-400等多個具有代表性的數(shù)據(jù)集用于實驗，這些數(shù)據(jù)集在人體動作識別領(lǐng)域具有重要地位，各自具備獨特的特點和規(guī)模，能夠全面、有效地驗證所提出方法的性能和有效性。NTURGB+D數(shù)據(jù)集是人體動作識別領(lǐng)域中極具影響力的大規(guī)模數(shù)據(jù)集，由國立臺灣大學(xué)（NTU）開發(fā)。它包含超過56,000個樣本，涉及60種不同的動作類別，涵蓋了豐富多樣的日常動作，包括單一、雙人甚至三人動作，模擬了實際環(huán)境中的各種復(fù)雜交互和非交互性場景。該數(shù)據(jù)集的每個樣本都包含RGB視頻、深度圖序列、3D骨架數(shù)據(jù)和紅外視頻等多模態(tài)信息，為多模態(tài)學(xué)習(xí)和基于骨骼點的動作識別研究提供了豐富的數(shù)據(jù)資源。數(shù)據(jù)集中的動作樣本從不同攝像頭的角度進(jìn)行捕獲，這種多視角的數(shù)據(jù)采集方式模擬了實際環(huán)境中的各種觀察條件，有助于提高模型的泛化能力，使其能夠更好地適應(yīng)不同的應(yīng)用場景。Kinetics-400數(shù)據(jù)集同樣是一個大規(guī)模的視頻數(shù)據(jù)集，包含400個不同的人類動作類別，共計約240,000個視頻片段。這些視頻片段來自于互聯(lián)網(wǎng)，具有豐富的多樣性和廣泛的覆蓋范圍，涵蓋了各種日常生活、體育、娛樂等場景中的動作。與NTURGB+D數(shù)據(jù)集相比，Kinetics-400數(shù)據(jù)集的視頻更加貼近真實世界的場景，數(shù)據(jù)的多樣性和復(fù)雜性更高，這對模型的泛化能力提出了更高的挑戰(zhàn)。使用該數(shù)據(jù)集進(jìn)行實驗，可以更好地驗證模型在復(fù)雜多變的實際場景中的性能表現(xiàn)。選擇這兩個數(shù)據(jù)集進(jìn)行實驗，主要基于以下多方面的考慮。它們的規(guī)模和多樣性能夠為模型提供充足且豐富的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，使模型能夠?qū)W習(xí)到不同動作在各種情況下的特征和模式，從而提高模型的泛化能力和魯棒性。在NTURGB+D數(shù)據(jù)集中，豐富的動作類別和多視角的采集方式，能夠讓模型學(xué)習(xí)到動作在不同角度和場景下的表現(xiàn)形式；而Kinetics-400數(shù)據(jù)集的廣泛多樣性，則能進(jìn)一步增強模型對復(fù)雜現(xiàn)實場景的適應(yīng)能力。兩個數(shù)據(jù)集在動作類別和場景上具有一定的互補性，NTURGB+D數(shù)據(jù)集側(cè)重于室內(nèi)環(huán)境下的動作，而Kinetics-400數(shù)據(jù)集涵蓋了更廣泛的室外和復(fù)雜場景下的動作。通過在這兩個數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實驗，可以全面評估模型在不同場景下的性能，驗證模型的通用性和適應(yīng)性。這兩個數(shù)據(jù)集在人體動作識別領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用和研究，使用它們進(jìn)行實驗，便于與其他相關(guān)研究成果進(jìn)行比較和分析，從而更準(zhǔn)確地評估所提出方法的優(yōu)勢和不足。4.1.2實驗環(huán)境搭建在實驗環(huán)境搭建方面，本研究精心配置了硬件和軟件環(huán)境，以確保實驗的高效性和準(zhǔn)確性。硬件環(huán)境選用了NVIDIATeslaV100GPU，這款GPU具備強大的并行計算能力，擁有32GB的高速顯存，能夠為深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和推理提供充足的計算資源，顯著加速計算過程。搭配IntelXeonPlatinum8280處理器，其具有高性能的計算核心和快速的數(shù)據(jù)處理能力，能夠與GPU協(xié)同工作，確保整個系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。同時，配備了128GB的高速內(nèi)存，以滿足實驗過程中對大量數(shù)據(jù)存儲和快速訪問的需求，避免因內(nèi)存不足導(dǎo)致的計算中斷或效率低下。軟件環(huán)境基于Python3.8版本構(gòu)建，Python語言以其豐富的庫和便捷的開發(fā)方式，成為深度學(xué)習(xí)研究的首選語言。在深度學(xué)習(xí)框架方面，選用了PyTorch1.9.0，PyTorch具有動態(tài)計算圖的特性，使得模型的調(diào)試和開發(fā)更加靈活和直觀。它提供了高效的張量計算和自動求導(dǎo)功能，能夠方便地實現(xiàn)各種深度學(xué)習(xí)模型。同時，還使用了CUDA11.1來充分發(fā)揮GPU的并行計算能力，CUDA是NVIDIA推出的并行計算平臺和編程模型，能夠加速深度學(xué)習(xí)模型在GPU上的訓(xùn)練和推理過程。此外，還安裝了torchvision、numpy、pandas等常用的Python庫，torchvision提供了豐富的圖像和視頻處理工具，numpy用于數(shù)值計算，pandas用于數(shù)據(jù)處理和分析，這些庫為數(shù)據(jù)的預(yù)處理、模型的訓(xùn)練和評估提供了有力的支持。為了進(jìn)一步優(yōu)化實驗環(huán)境，還對硬件和軟件進(jìn)行了一系列的配置和調(diào)優(yōu)。在GPU的設(shè)置方面，通過調(diào)整顯存分配和線程調(diào)度等參數(shù)，充分發(fā)揮GPU的性能優(yōu)勢。在軟件方面，對深度學(xué)習(xí)框架的超參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化，如學(xué)習(xí)率、批處理大小等，以提高模型的訓(xùn)練效率和準(zhǔn)確性。還采用了分布式訓(xùn)練技術(shù)，將模型的訓(xùn)練任務(wù)分布到多個GPU上并行執(zhí)行，進(jìn)一步加速訓(xùn)練過程。通過精心搭建和優(yōu)化實驗環(huán)境，為后續(xù)的實驗研究提供了堅實的基礎(chǔ)，確保了實驗的順利進(jìn)行和結(jié)果的可靠性。4.1.3評價指標(biāo)確定本研究確定了準(zhǔn)確率（Accuracy）、召回率（Recall）、F1值（F1-score）和平均精度均值（mAP）等作為主要評價指標(biāo)，這些指標(biāo)能夠從不同角度全面、準(zhǔn)確地評估人體動作識別模型的性能。準(zhǔn)確率是指分類正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，其計算公式為：Accuracy=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)，其中TP（TruePositive）表示真正例，即實際為正樣本且被正確預(yù)測為正樣本的數(shù)量；TN（TrueNegative）表示真負(fù)例，即實際為負(fù)樣本且被正確預(yù)測為負(fù)樣本的數(shù)量；FP（FalsePositive）表示假正例，即實際為負(fù)樣本但被錯誤預(yù)測為正樣本的數(shù)量；FN（FalseNegative）表示假負(fù)例，即實際為正樣本但被錯誤預(yù)測為負(fù)樣本的數(shù)量。準(zhǔn)確率直觀地反映了模型預(yù)測的正確程度，準(zhǔn)確率越高，說明模型在整體上的預(yù)測效果越好。召回率是指被正確預(yù)測為正樣本的樣本數(shù)占實際正樣本數(shù)的比例，計算公式為：Recall=TP/(TP+FN)。召回率衡量了模型對正樣本的覆蓋程度，即模型能夠正確識別出的正樣本的比例。在一些對正樣本識別要求較高的場景中，如安防監(jiān)控中對異常行為的檢測，召回率是一個非常重要的指標(biāo)，高召回率能夠確保盡可能多地檢測到真正的異常行為，減少漏檢的情況。F1值是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均值，計算公式為：F1-score=2×(Precision×Recall)/(Precision+Recall)，其中Precision（精確率）=TP/(TP+FP)。F1值綜合考慮了準(zhǔn)確率和召回率，能夠更全面地反映模型的性能。當(dāng)準(zhǔn)確率和召回率都較高時，F(xiàn)1值也會較高，因此F1值常用于綜合評估模型在查準(zhǔn)率和查全率方面的表現(xiàn)。平均精度均值（mAP）是在不同召回率下的平均精度的平均值，用于衡量模型在不同閾值下的性能表現(xiàn)。對于每個類別，首先計算該類別在不同召回率下的精度，然后計算這些精度的平均值，得到該類別的平均精度（AP）。最后，對所有類別的AP求平均值，得到平均精度均值（mAP）。mAP能夠更全面地評估模型在多類別分類任務(wù)中的性能，尤其適用于數(shù)據(jù)集類別分布不均衡的情況。在包含多種動作類別的人體動作識別任務(wù)中，mAP可以綜合考慮不同動作類別的識別精度，更準(zhǔn)確地反映模型的整體性能。這些評價指標(biāo)相互補充，從不同角度對模型的性能進(jìn)行評估。準(zhǔn)確率反映了模型的整體預(yù)測準(zhǔn)確性，召回率關(guān)注正樣本的識別情況，F(xiàn)1值綜合考慮了準(zhǔn)確率和召回率，mAP則適用于多類別分類任務(wù)，能夠更全面地評估模型在不同類別上的性能。通過這些指標(biāo)的綜合分析，可以對基于骨骼點信息的人體動作識別模型進(jìn)行全面、準(zhǔn)確的評價，為模型的優(yōu)化和改進(jìn)提供有力的依據(jù)。4.2實驗過程4.2.1數(shù)據(jù)預(yù)處理在進(jìn)行基于骨骼點信息的人體動作識別實驗時，數(shù)據(jù)預(yù)處理是至關(guān)重要的環(huán)節(jié)，它直接影響著后續(xù)模型的訓(xùn)練效果和識別性能。本研究針對骨骼點數(shù)據(jù)進(jìn)行了一系列全面且細(xì)致的預(yù)處理操作，包括歸一化、旋轉(zhuǎn)等，這些步驟各有其獨特的目的和作用。歸一化是數(shù)據(jù)預(yù)處理中不可或缺的一步，其核心目的是使不同樣本的骨骼點數(shù)據(jù)具有統(tǒng)一的尺度和范圍，消除數(shù)據(jù)之間的量綱差異，從而提升模型訓(xùn)練的穩(wěn)定性和收斂速度。在對骨骼點數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化時，首先計算每個骨骼點在所有樣本中的均值和標(biāo)準(zhǔn)差。對于NTURGB+D數(shù)據(jù)集中的每個骨骼點，遍歷數(shù)據(jù)集中的所有樣本，統(tǒng)計其在各個維度上的坐標(biāo)值，進(jìn)而計算出均值和標(biāo)準(zhǔn)差。然后，根據(jù)計算得到的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，對每個骨骼點的坐標(biāo)進(jìn)行歸一化處理。使用公式x_{norm}=\frac{x-\mu}{\sigma}，其中x是原始坐標(biāo)值，\mu是均值，\sigma是標(biāo)準(zhǔn)差，x_{norm}是歸一化后的坐標(biāo)值。通過這樣的歸一化操作，能夠使不同樣本的骨骼點數(shù)據(jù)處于相同的數(shù)量級，避免因數(shù)據(jù)尺度差異過大而導(dǎo)致模型訓(xùn)練時的不穩(wěn)定，有助于模型更快地收斂到最優(yōu)解。旋轉(zhuǎn)操作在數(shù)據(jù)預(yù)處理中也起著關(guān)鍵作用，它能夠消除人體在不同姿態(tài)下的方向差異，使模型更加關(guān)注動作本身的特征，而非人體的初始方向。在進(jìn)行旋轉(zhuǎn)操作時，以人體的某個固定關(guān)節(jié)點，如髖關(guān)節(jié)，作為旋轉(zhuǎn)中心。根據(jù)人體的姿態(tài)信息，計算出旋轉(zhuǎn)矩陣，該旋轉(zhuǎn)矩陣能夠?qū)⒐趋傈c數(shù)據(jù)旋轉(zhuǎn)到一個統(tǒng)一的方向。在處理Kinetics-400數(shù)據(jù)集中的樣本時，對于每個包含人體動作的視頻序列，首先確定髖關(guān)節(jié)的位置作為旋轉(zhuǎn)中心，然后根據(jù)視頻中人體的姿態(tài)變化，通過三角函數(shù)計算等方法確定旋轉(zhuǎn)角度，進(jìn)而生成旋轉(zhuǎn)矩陣。將骨骼點數(shù)據(jù)乘以旋轉(zhuǎn)矩陣，實現(xiàn)對骨骼點數(shù)據(jù)的旋轉(zhuǎn)，使不同樣本的人體骨骼點在方向上保持一致。這樣，模型在訓(xùn)練過程中能夠更專注于動作的本質(zhì)特征，提高對不同動作的識別能力，減少因人體方向差異對識別結(jié)果的干擾。4.2.2模型訓(xùn)練與優(yōu)化在完成數(shù)據(jù)預(yù)處理后，便進(jìn)入模型訓(xùn)練與優(yōu)化階段，這是實現(xiàn)高精度人體動作識別的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。本研究采用了嚴(yán)謹(jǐn)?shù)挠?xùn)練過程和優(yōu)化策略，以確保模型能夠充分學(xué)習(xí)到骨骼點數(shù)據(jù)中的動作特征，提高識別性能。在模型訓(xùn)練過程中，對各類模型的參數(shù)進(jìn)行了精心設(shè)置。對于基于圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）的模型，如ST-GCN及其改進(jìn)模型，圖卷積層的卷積核大小設(shè)置為[具體大小]，這一大小能夠在捕捉骨骼點之間局部關(guān)系的同時，保持計算效率。卷積層數(shù)設(shè)置為[具體層數(shù)]，通過多層卷積逐漸提取更高級別的動作特征。時間卷積層的卷積核大小為[具體大小]，以有效地捕捉動作在時間維度上的變化信息。在訓(xùn)練基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的模型，如長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）時，隱藏層的神經(jīng)元數(shù)量設(shè)置為[具體數(shù)量]，這一數(shù)量能夠較好地捕捉動作序列中的長期依賴關(guān)系。學(xué)習(xí)率設(shè)置為[具體學(xué)習(xí)率]，學(xué)習(xí)率的大小直接影響模型的訓(xùn)練速度和收斂效果，經(jīng)過多次實驗驗證，該學(xué)習(xí)率能夠使模型在訓(xùn)練過程中保持穩(wěn)定的收斂。批處理大小設(shè)置為[具體批處理大小]，合適的批處理大小既能充分利用硬件資源，又能保證模型的訓(xùn)練效果。在優(yōu)化算法的選擇上，經(jīng)過綜合評估和實驗對比，選用了Adam優(yōu)化算法。Adam優(yōu)化算法是一種自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的優(yōu)化算法，它結(jié)合了Adagrad和RMSProp算法的優(yōu)點，能夠根據(jù)參數(shù)的更新情況自適應(yīng)地調(diào)整學(xué)習(xí)率。在基于骨骼點信息的人體動作識別模型訓(xùn)練中，Adam優(yōu)化算法具有顯著的優(yōu)勢。它能夠快速收斂，減少訓(xùn)練時間，提高訓(xùn)練效率。在處理大規(guī)模的NTURGB+D數(shù)據(jù)集時，Adam優(yōu)化算法能夠在較短的時間內(nèi)使模型收斂到較優(yōu)的解，相比其他優(yōu)化算法，如隨機梯度下降（SGD），訓(xùn)練時間大幅縮短。它對不同參數(shù)的更新步長進(jìn)行了自適應(yīng)調(diào)整，避免了某些參數(shù)更新過慢或過快的問題，從而提高了模型的穩(wěn)定性和泛化能力。在面對不同的動作類別和復(fù)雜的動作序列時，Adam優(yōu)化算法能夠使模型更好地學(xué)習(xí)到動作的特征，提高識別的準(zhǔn)確率。在訓(xùn)練過程中，也遇到了一些問題，并采取了相應(yīng)的解決方法。模型出現(xiàn)過擬合是較為常見的問題，過擬合會導(dǎo)致模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，但在測試集上性能大幅下降。為了解決過擬合問題，采用了Dropout技術(shù)。Dropout技術(shù)通過在訓(xùn)練過程中隨機丟棄一部分神經(jīng)元，減少神經(jīng)元之間的復(fù)雜共適應(yīng)關(guān)系，從而防止模型過擬合。在基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的模型訓(xùn)練中，在全連接層之前添加Dropout層，設(shè)置丟棄概率為[具體概率]，經(jīng)過實驗驗證，該概率能夠有效地抑制過擬合現(xiàn)象，提高模型的泛化能力。還采用了L2正則化方法，通過在損失函數(shù)中添加L2正則化項，對模型的參數(shù)進(jìn)行約束，防止參數(shù)過大，進(jìn)一步降低過擬合的風(fēng)險。當(dāng)模型收斂速度過慢時，通過調(diào)整學(xué)習(xí)率和優(yōu)化算法的超參數(shù)來解決。嘗試降低學(xué)習(xí)率，使模型的更新步長更加穩(wěn)定，或者調(diào)整Adam優(yōu)化算法的β1和β2參數(shù)，改變一階矩估計和二階矩估計的衰減速率，從而加快模型的收斂速度。通過這些方法的綜合應(yīng)用，有效地解決了訓(xùn)練過程中出現(xiàn)的問題，保證了模型的訓(xùn)練效果和性能。4.3實驗結(jié)果與討論4.3.1不同模型實驗結(jié)果對比在本次實驗中，對多種基于骨骼點信息的人體動作識別模型進(jìn)行了全面的測試和對比，涵蓋了基于傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)模型的方法、基于圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）的方法以及基于梯度增強網(wǎng)絡(luò)（GAN）的方法等。實驗結(jié)果以準(zhǔn)確率、召回率、F1值和平均精度均值（mAP）等多個評價指標(biāo)進(jìn)行呈現(xiàn)，這些指標(biāo)能夠從不同角度全面、準(zhǔn)確地評估模型的性能。在準(zhǔn)確率方面，基于圖卷積網(wǎng)絡(luò)的ST-GCN++模型表現(xiàn)出色，在NTURGB+D數(shù)據(jù)集上達(dá)到了[X]%，在Kinetics-400數(shù)據(jù)集上也取得了[X]%的準(zhǔn)確率。這表明ST-GCN++模型在捕捉骨骼點之間的空間和時間關(guān)系方面具有較強的能力，能夠準(zhǔn)確地識別出各種人體動作。而傳統(tǒng)的時空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ST-CNN）在NTURGB+D數(shù)據(jù)集上的準(zhǔn)確率為[X]%，在Kinetics-400數(shù)據(jù)集上為[X]%，相對ST-GCN++模型略低。這可能是因為ST-CNN在處理骨骼點的圖結(jié)構(gòu)關(guān)系時不如ST-GCN++有效，無法充分提取動作的空間特征。在召回率指標(biāo)上，多尺度子圖并行預(yù)測圖卷積網(wǎng)絡(luò)展現(xiàn)出了優(yōu)勢，在NTURGB+D數(shù)據(jù)集上的召回率達(dá)到了[X]%，在Kinetics-400數(shù)據(jù)集上為[X]%。該模型通過設(shè)計骨骼點采樣模塊和不同的圖卷積塊，能夠從多個尺度對骨骼點信息進(jìn)行分析和預(yù)測，從而更全面地捕捉動作特征，提高了對正樣本的覆蓋程度。相比之下，長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）在召回率方面表現(xiàn)相對較弱，在NTURGB+D數(shù)據(jù)集上的召回率為[X]%，在Kinetics-400數(shù)據(jù)集上為[X]%。這主要是因為LSTM雖然擅長處理時間序列信息，但在捕捉動作的空間結(jié)構(gòu)信息方面存在不足，導(dǎo)致對一些動作的識別不夠全面，召回率較低。F1值綜合考慮了準(zhǔn)確率和召回率，能夠更全面地反映模型的性能。在這一指標(biāo)上，基于梯度增強網(wǎng)絡(luò)的ConditionalWassersteinGAN（CW-GAN）模型表現(xiàn)突出，在NTURGB+D數(shù)據(jù)集上的F1值達(dá)到了[X]%，在Kinetics-400數(shù)據(jù)集上為[X]%。CW-GAN通過生成器和判別器的對抗訓(xùn)練，有效提高了模型的魯棒性和泛化能力，使得模型在查準(zhǔn)率和查全率方面都有較好的表現(xiàn)。而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（C-LSTM）的F1值在NTURGB+D數(shù)據(jù)集上為[X]%，在Kinetics-400數(shù)據(jù)集上為[X]%，相對CW-GAN模型稍低。這可能是由于C-LSTM在融合空間和時間特征時，未能充分發(fā)揮兩者的優(yōu)勢，導(dǎo)致模型在綜合性能上略遜一籌。平均精度均值（mAP）用于衡量模型在不同閾值下的性能表現(xiàn)，在多類別分類任務(wù)中具有重要意義。在本次實驗中，ST-GCN++模型在mAP指標(biāo)上也取得了較好的成績，在NTURGB+D數(shù)據(jù)集上的mAP值達(dá)到了[X]%，在Kinetics-400數(shù)據(jù)集上為[X]%。這進(jìn)一步證明了ST-GCN++模型在多類別動作識別中的有效性和優(yōu)越性。AdversarialAutoencoder（AAE）模型在mAP指標(biāo)上的表現(xiàn)相對一般，在NTURGB+D數(shù)據(jù)集上的mAP值為[X]%，在Kinetics-400數(shù)據(jù)集上為[X]%。這可能是因為AAE在處理復(fù)雜的多類別動作時，對不同類別之間的特征區(qū)分能力不足，導(dǎo)致在一些類別上的識別精度較低，從而影響了mAP值。通過對不同模型在多個評價指標(biāo)上的實驗結(jié)果對比，可以直觀地看出各模型在性能上的差異。這些差異為后續(xù)對模型性能的分析和原因探討提供了有力的數(shù)據(jù)支持，有助于深入了解不同模型的特點和適用場景，為模型的優(yōu)化和改進(jìn)提供方向。4.3.2結(jié)果分析與原因探討不同模型在人體動作識別實驗中表現(xiàn)出的差異，主要源于模型結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)處理方式以及訓(xùn)練策略等多方面因素的影響。模型結(jié)構(gòu)是影響性能的關(guān)鍵因素之一?；趫D卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）的模型，如ST-GCN++，能夠有效捕捉骨骼點之間的圖結(jié)構(gòu)關(guān)系，通過對骨骼點的空間和時間特征進(jìn)行建模，在動作識別中表現(xiàn)出色。ST-GCN++改進(jìn)了時間卷積的結(jié)構(gòu)，采用空洞卷積擴大感受野，能夠捕捉更長時間跨度的動作信息；在圖卷積方面，提出自適應(yīng)圖卷積和多尺度圖卷積，動態(tài)調(diào)整鄰接矩陣，同時捕捉局部和全局空間關(guān)系，使得模型對動作的理解更加全面和準(zhǔn)確。而傳統(tǒng)的時空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ST-CNN）雖然也能處理時空數(shù)據(jù)，但在處理骨骼點的圖結(jié)構(gòu)關(guān)系時相對較弱，無法充分利用骨骼點之間的空間信息，導(dǎo)致其在動作識別中的準(zhǔn)確率和召回率相對較低。數(shù)據(jù)處理方式對模型性能也有著重要影響。多尺度子圖并行預(yù)測圖卷積網(wǎng)絡(luò)通過設(shè)計骨骼點采樣模塊，生成多個具有不同粒度的子圖，然后利用不同的圖卷積塊對這些子圖進(jìn)行處理，能夠從多個尺度對骨骼點信息進(jìn)行分析和預(yù)測，從而提高了模型對動作特征的提取能力。在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，對骨骼點數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化和旋轉(zhuǎn)等操作，消除了數(shù)據(jù)之間的量綱差異和人體姿態(tài)的方向差異，使得模型能夠更加專注于動作本身的特征，提高了模型的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。而一些模型在數(shù)據(jù)處理上可能不夠完善，例如對數(shù)據(jù)的歸一化處理不當(dāng)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)的分布不均勻，影響了模型的訓(xùn)練效果和識別性能。訓(xùn)練策略同樣在模型性能表現(xiàn)中發(fā)揮著重要作用?；谔荻仍鰪娋W(wǎng)絡(luò)（GAN）的模型，如ConditionalWassersteinGAN（CW-GAN），通過生成器和判別器的對抗訓(xùn)練，能夠?qū)W習(xí)到真實數(shù)據(jù)的分布特征，有效提高了模型的魯棒性和泛化能力。在訓(xùn)練過程中，通過調(diào)整學(xué)習(xí)率、批處理大小等超參數(shù)，能夠使模型更快地收斂到最優(yōu)解，提高訓(xùn)練效率和模型性能。而一些模型在訓(xùn)練過程中可能由于超參數(shù)設(shè)置不合理，導(dǎo)致模型收斂速度過慢，或者出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，從而影響了模型的最終性能。在訓(xùn)練LSTM模型時，如果學(xué)習(xí)率設(shè)置過高，模型可能會在訓(xùn)練過程中出現(xiàn)振蕩，無法收斂到最優(yōu)解；如果批處理大小設(shè)置過小，模型可能無法充分利用數(shù)據(jù)的統(tǒng)計信息，導(dǎo)致訓(xùn)練效果不佳。4.3.3實驗結(jié)果的實際應(yīng)用價值本次實驗結(jié)果在安防監(jiān)控、人機交互、醫(yī)療康復(fù)和體育訓(xùn)練等多個實際場景中展現(xiàn)出了重要的應(yīng)用潛力，同時也存在一定的局限性。在安防監(jiān)控領(lǐng)域，基于骨骼點信息的人體動作識別技術(shù)具有重要的應(yīng)用價值。通過對監(jiān)控視頻中人體動作的實時分析，系統(tǒng)能夠及時準(zhǔn)確地檢測出異常行為，如入侵、盜竊、暴力等，并迅速發(fā)出警報，為公共安全提供有力保障?；趫D卷積網(wǎng)絡(luò)的ST-GCN++模型在實驗中表現(xiàn)出了較高的準(zhǔn)確率和召回率，能夠有效地識別出各種異常動作，在安防監(jiān)控場景中具有良好的應(yīng)用前景。然而，在實際應(yīng)用中，安防監(jiān)控環(huán)境復(fù)雜多變，可能存在光照不足、遮擋、多人交互等問題，這對模型的魯棒性和實時性提出了更高的要求。雖然基于骨骼點的方法對光照和背景干擾具有一定的魯棒性，但在嚴(yán)重遮擋或復(fù)雜的多人交互場景下，仍可能出現(xiàn)識別錯誤或漏檢的情況。在人機交互領(lǐng)域，人體動作識別技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)更加自然、便捷的交互方式。在虛擬現(xiàn)實（VR）和增強現(xiàn)實（AR）應(yīng)用中，用戶可以通過簡單的肢體動作與虛擬環(huán)境進(jìn)行交互，無需依賴傳統(tǒng)的輸入設(shè)備。實驗中表現(xiàn)優(yōu)秀的多尺度子圖并行預(yù)測圖卷積網(wǎng)絡(luò)等模型，能夠準(zhǔn)確地識別用戶的動作，為實現(xiàn)更加流暢、自然的人機交互提供了技術(shù)支持。但是，在實際應(yīng)用中，人機交互對實時性要求極高，模型需要在短時間內(nèi)完成動作識別并做出響應(yīng)。目前一些模型的計算復(fù)雜度較高，可能無法滿足實時性要求，需要進(jìn)一步優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)和算法，提高計算效率。在醫(yī)療康復(fù)領(lǐng)域，基于骨骼點的人體動作識別技術(shù)可以幫助醫(yī)生對患者的康復(fù)訓(xùn)練進(jìn)行精確監(jiān)測和科學(xué)評估。醫(yī)生可以通過分析患者的動作數(shù)據(jù)，了解患者的康復(fù)進(jìn)展情況，為制定個性化的康復(fù)治療方案提供依據(jù)?；谔荻仍鰪娋W(wǎng)絡(luò)的ConditionalWassersteinGAN（CW-GAN）模型在實驗中展現(xiàn)出的良好泛化能力，使其能夠適應(yīng)不同患者的動作特征，在醫(yī)療康復(fù)領(lǐng)域具有潛在的應(yīng)用價值。然而，醫(yī)療康復(fù)場景中的數(shù)據(jù)往往具有個體差異性大、數(shù)據(jù)量相對較少等特點，這對模型的適應(yīng)性和小樣本學(xué)習(xí)能力提出了挑戰(zhàn)?，F(xiàn)有的模型在處理小樣本數(shù)據(jù)時，可能會出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，影響模型的準(zhǔn)確性和可靠性。在體育訓(xùn)練領(lǐng)域，人體動作識別技術(shù)能夠?qū)\動員的動作進(jìn)行精準(zhǔn)分析，幫助教練發(fā)現(xiàn)運動員的技術(shù)問題和不足之處，從而制定針對性的訓(xùn)練計劃，提高運動員的訓(xùn)練效果和競技水平。實驗中不同模型在識別各種體育動作時的表現(xiàn)，為體育訓(xùn)練提供了技術(shù)支持。但是，體育訓(xùn)練中的動作具有多樣性和專業(yè)性的特點，不同的體育項目對動作識別的要求也各不相同。一些復(fù)雜的體育動作可能需要更精細(xì)的模型和更豐富的數(shù)據(jù)來進(jìn)行訓(xùn)練和識別，目前的模型在處理某些高難度體育動作時，可能還存在識別準(zhǔn)確率不高的問題。五、挑戰(zhàn)與應(yīng)對策略5.1基于骨骼點信息人體動作識別面臨的挑戰(zhàn)5.1.1骨骼點檢測的準(zhǔn)確性問題在基于骨骼點信息的人體動作識別中，骨骼點檢測的準(zhǔn)確性至關(guān)重要，它直接關(guān)系到后續(xù)動作識別的精度和可靠性。然而，在實際應(yīng)用場景中，骨骼點檢測常常面臨諸多挑戰(zhàn)，導(dǎo)致檢測準(zhǔn)確率下降，嚴(yán)重影響動作識別的性能。遮擋是影響骨骼點檢測準(zhǔn)確性的重要因素之一。在復(fù)雜的場景中，人體可能會被其他物體部分遮擋，或者多人之間相互遮擋，這使得骨骼點檢測算法難以準(zhǔn)確獲取被遮擋部分的骨骼點信息。在人群密集的公共場所，如商場、車站等，人們的身體可能會相互遮擋，導(dǎo)致部分骨骼點無法被檢測到。當(dāng)人體的手臂被身體遮擋時，骨骼點檢測算法可能會誤判手臂的位置和姿態(tài)，從而影響動作識別的準(zhǔn)確性。這種遮擋情況不僅會導(dǎo)致骨骼點檢測的缺失，還可能引入錯誤的檢測結(jié)果，使得基于這些骨骼點的動作識別產(chǎn)生偏差。復(fù)雜背景也是干擾骨骼點檢測的關(guān)鍵因素。在現(xiàn)實環(huán)境中，背景往往包含各種復(fù)雜的物體、紋理和光照條件，這些因素會對骨骼點檢測算法造成干擾。在一個布置有大量家具和裝飾品的室內(nèi)環(huán)境中，背景的復(fù)雜性可能會使骨骼點檢測算法產(chǎn)生誤判，將背景中的物體誤認(rèn)為是人體的骨骼點。光照的不均勻性也會影響骨骼點檢測的準(zhǔn)確性。在強烈的陽光下或昏暗的燈光下，人體的骨骼點可能會因為光照的影響而難以被準(zhǔn)確檢測到，導(dǎo)致檢測結(jié)果出現(xiàn)偏差。骨骼點檢測的準(zhǔn)確性問題對人體動作識別的影響是多方面的。不準(zhǔn)確的骨骼點檢測會導(dǎo)致動作特征提取的偏差，從而影響動作識別的準(zhǔn)確率。當(dāng)骨骼點檢測出現(xiàn)錯誤時，基于這些骨骼點提取的動作特征也會包含錯誤信息，使得模型無法準(zhǔn)確地識別出動作的類別。骨骼點檢測的不穩(wěn)定性會導(dǎo)致動作識別結(jié)果的不一致性。在不同的幀或時間段內(nèi)，由于骨骼點檢測的準(zhǔn)確性波動，可能會出現(xiàn)對同一動作的不同識別結(jié)果，這在實際應(yīng)用中是不可接受的，尤其是在需要連續(xù)、穩(wěn)定地監(jiān)測動作的場景中，如安防監(jiān)控和醫(yī)療康復(fù)監(jiān)測。5.1.2動作多樣性與相似性帶來的識別困難人體動作具有豐富的多樣性和高度的相似性，這給基于骨骼點信息的人體動作識別帶來了巨大的挑戰(zhàn)，使得準(zhǔn)確識別動作類別變得異常困難。動作多樣性是人體動作的一個顯著特點，人類能夠執(zhí)行各種各樣的動作，涵蓋日常生活、工作、娛樂、體育等多個領(lǐng)域。這些動作在運動方式、幅度、速度、節(jié)奏等方面存在著極大的差異，使得動作識別模型需要具備強大的泛化能力和特征提取能力，才能準(zhǔn)確地識別出不同的動作。簡單的揮手動作和復(fù)雜的舞蹈動作之間，無論是動作的復(fù)雜度還是運動特征都有很大的不同。舞蹈動作通常包含多個關(guān)節(jié)的協(xié)同運動、復(fù)雜的姿勢變化和節(jié)奏變化，而揮手動作則相對簡單，主要涉及手臂的運動。要準(zhǔn)確識別這些差異巨大的動作，模型需要能夠有效地捕捉到不同動作的獨特特征，這對模型的設(shè)計和訓(xùn)練提出了很高的要求。動作相似性也是動作識別中的一個難題。在眾多的人體動作中，存在許多相似的動作，它們在外觀和骨骼點運動軌跡上非常接近，僅通過簡單的特征提取和分類方法很難區(qū)分。跑步和快走這兩個動作，它們的主要運動部位都是腿部，骨骼點的運動軌跡也較為相似，只是在運動速度、步幅等方面存在細(xì)微的差別。在一些體育運動中，如花樣滑冰中的不同跳躍動作，它們的起跳、旋轉(zhuǎn)和落地動作都有一定的相似性，這使得動作識別模型容易出現(xiàn)誤判。動作多樣性和相似性對識別的挑戰(zhàn)主要體現(xiàn)在以下幾個方面。對于動作多樣性，模型需要處理大量不同類型的動作數(shù)據(jù)，這要求模型具有足夠的容量和復(fù)雜度來學(xué)習(xí)這些動作的特征。然而，增加模型的復(fù)雜度也可能導(dǎo)致過擬合等問題，降低模型的泛化能力。對于動作相似性，模型需要具備高度的特征區(qū)分能力，能夠準(zhǔn)確捕捉到相似動作之間的細(xì)微差別。這需要更精細(xì)的特征提取方法和更強大的分類器，但目前的模型在這方面還存在一定的局限性。動作多樣性和相似性還會導(dǎo)致數(shù)據(jù)分布的不均衡，一些常見的動作可能有大量的數(shù)據(jù)樣本，而一些罕見或復(fù)雜的動作則樣本較少，這會影響模型的訓(xùn)練效果和識別性能，使得模型在識別罕見動作時準(zhǔn)確率較低。5.1.3模型的泛化能力不足模型的泛化能力