基于深度学习的视频行为识别技术综述
Review of video action recognition technology based on deep learning
陆军工程大学 指挥控制工程学院, 南京 210007
摘要
行为识别(AR)是计算机视觉领域的研究热点,在安防监控、自动驾驶、生产安全等领域具有广泛的应用前景。首先,对行为识别的内涵与外延进行了剖析,提出了面临的技术挑战问题。其次,从时间特征提取、高效率优化和长期特征捕获三个角度分析比较了行为识别的工作原理。对近十年43种基准AR方法在UCF101、HMDB51、Something-Something和Kinetics400数据集上的性能表征进行比对,有助于针对不同应用场景选择适合的AR模型。最后指明了行为识别领域的未来发展方向,研究成果可为视频特征提取和视觉内容理解提供理论参考和技术支撑。
关键词
基金项目
江苏省重点研发计划资助项目
军内科研项目
军队重点课题
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.03.0077
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第9期
所属栏目: 综述评论
出版页码: 2561-2569
文章编号: 1001-3695(2022)09-001-2561-09
发布历史
[2022-04-29] 优先出版
[2022-09-05] 印刷出版
引用本文
李晨, 何明, 王勇, 等. 基于深度学习的视频行为识别技术综述 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (9): 2561-2569. (Li Chen, He Ming, Wang Yong, et al. Review of video action recognition technology based on deep learning [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (9): 2561-2569. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术,及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。
《计算机应用研究》拥有众多高层次读者、作者,读者对象主要为从事计算机学科领域高、中级研究人员及工程技术人员,各高等院校计算机专业及相关专业的师生。多年来《计算机应用研究》的总被引频次及Web下载率一直名列本学科同类学术刊物前茅,所刊发的学术论文以其新颖性、学术性、前瞻性、导向性、实用性而备受广大读者的喜爱。
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