基于时空序列残差网络融合的人体行为识别研究

基于时空序列残差网络融合的人体行为识别研究基于时空序列残差网络融合的人体行为识别研究

1.引言

人体行为识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向。在人类社会交往、安防监控、智能家居等领域，人体行为识别技术具有广泛的应用前景。随着深度学习技术的快速发展，基于时空序列的人体行为识别方法取得了很大的进展。然而，由于人体行为序列的复杂性，传统的深度学习模型仍然存在一些问题，如模型的泛化能力不强、过拟合等。因此，本文旨在通过融合残差网络和时空序列方法，提出一种有效的人体行为识别方法。

2.相关工作

2.1残差网络

残差网络是一种特殊的深度学习模型，通过引入残差连接来解决梯度消失和梯度爆炸的问题。残差连接是指将输入信号直接添加到模型输出中，从而使得模型可以学习到输入和输出之间的差异。在图像识别和目标检测任务中，残差网络已经取得了很好的效果。

2.2时空序列方法

时空序列方法是一种基于视频序列的行为识别方法。通过对连续帧图像进行建模和分析，可以捕捉到人体行为中的时序信息。时空序列方法主要包括循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）。RNN通过循环结构实现对时间序列的建模，而CNN则通过卷积操作提取图像序列中的空间特征。

3.方法

本文提出的人体行为识别方法主要分为两个阶段：特征提取和行为分类。

3.1特征提取

首先，将视频序列划分为一系列图像帧。然后，利用预先训练好的卷积神经网络作为特征提取器，对每个图像帧进行特征提取。在这里，我们选择了经典的残差网络作为特征提取器。通过去除最后的全连接层，可以获得视频序列中每个图像帧的特征表示。

接下来，为了捕捉到行为序列中的时空信息，我们使用了双向长短时记忆网络（BiLSTM）。BiLSTM可以同时对正向和逆向的序列进行建模，从而更好地捕捉到行为序列中的时序信息。通过将每个图像帧的特征作为输入，BiLSTM可以生成一系列时空信息丰富的特征向量。

3.2行为分类

在行为分类阶段，我们采用了多层感知机（MLP）作为分类器。MLP是一种经典的人工神经网络，可以实现多类别的分类任务。通过将BiLSTM生成的特征向量输入到MLP中，可以得到每个行为类别的概率分布。最终，我们选择概率最大的类别作为最终的行为识别结果。

4.实验结果与分析

本文在公开数据集UCF101上进行了实验，验证了所提方法的有效性。实验结果表明，融合残差网络和时空序列方法的人体行为识别方法相比传统的方法具有更高的准确率和更强的泛化能力。同时，本文的方法对于光照变化和尺度变化等因素也具有较好的鲁棒性。

5.结论

本文提出了一种基于时空序列残差网络融合的人体行为识别方法。该方法通过融合残差网络和时空序列方法，能够更好地捕捉到行为序列中的时序信息，并提高行为识别的准确率和泛化能力。实验结果表明，该方法在人体行为识别任务上取得了较好的效果。随着深度学习技术的进一步发展，基于时空序列残差网络的人体行为识别方法将有望得到更广泛的应用综上所述，本文提出的基于时空序列残差网络融合的人体行为识别方法在公开数据集UCF101上取得了较好的效果。通过融合残差网络和时空序列方法，该方法能够更好地捕捉行为序列中的时序信息，并提高行为识别的准确率和泛化能力。实验结果表明，该方法对