本文共 1570 字，大约阅读时间需要 5 分钟。
行为识别是近年来备受关注的重要研究领域，其核心目标是通过对人类行为的理解，为行为识别任务指定相应的标签（如握手、吃东西、跑步等）。这一领域在计算机视觉、机器学习以及应用场景如智能安防、机器人导航、自动驾驶等方面都展现出广泛的应用前景。
在本文中，我们从多个方面对当前基于深度学习的行为识别方法进行了全面回顾。首先，我们回顾了多种数据模态的应用情况，包括不过于详细的描述：
RGB视频：作为行为识别领域中最常见的数据模态，RGB影像广泛应用于视觉监视与自主导航等任务中。传统的深度学习网络类型主要包括双流2D CNN、RNN及3D CNN等。
骨架序列：骨架数据通过编码人体关节的运动轨迹，能够在不涉及物体或场景上下文的情况下提供简洁高效的行为特征。骨架模态应用的深度学习网络类型主要包括CNN、RNN以及图嵌入网络（GCN）。
深度图：深度传感器能够获取人体的三维结构和几何形状信息，为行为识别提供了独特的数据维度。
红外序列：红外传感器能够在缺乏外部光源的场景下有效进行行为识别，是一种优于传统RGB视觉的替代方案。
点云数据：点云通过捕获目标的三维结构信息，广泛应用于机器人导航及自动驾驶等高级任务中。
事件流：事件相机通过异步输出的方式保留了主体的运动信息，有效避免了传统视觉数据中冗余的背景信息。
音频数据：音频信号能够很好地反映时间序列中的行为动作特征，是一种理想的补充模态。
加速信号：通过对加速度数据的分析，可以实现对行为动作的分解与分类，尤其适用于细粒度行为识别任务。
雷达数据：雷达传感器对光照与天气条件的变化具有高度鲁棒性，同时能够有效保护用户隐私，是一种理想的行为识别数据源之一。
WiFi信号：利用WiFi信道状态信息（CSI），可以提取出房间的空间分布特征，为无线环境下的行为识别提供了一种创新的解决方案。
在实际应用中，人体对环境的感知往往是多维度的，多模态机器学习则通过整合不同数据源的优势，能够显著提高行为识别的精度与鲁棒性。目前的多模态学习方法主要包括两种类型：
多模态融合：将来自不同模态的信息综合整合，协同工作以提高识别效果。例如，通过将音频信息与骨架序列结合，可以更准确地区分“拍盘子”与“拍袋子”等细粒度行为。
跨模态协同学习：通过不同模态之间的知识迁移，使得模型能够充分发挥各模态的优势。在骨架数据缺失的情况下，可以借助RGB视频等其他模态信息提取判别特征。
为了评估不同方法的性能，我们重点分析了多个基准数据集：
** loin/.bs**：一个专注于骨架动作识别的数据集，涵盖了大量规范化的动作样例。
** Kinetics-400**：包含丰富多样的动作类别，适合复杂行为识别任务。
** UCF101**：同样以视频数据库构成，涵盖了广泛的日常动作类别。
HMDB51：专注于人类动作识别，提供了清晰的分类标签。
AVA：通过多视角的数据记录，提供了高度多样化的动作样例。
多种数据集在模态特征、样本数量、动作类型等方面具有显著差异，直接影响模型的训练与推理性能。
尽管已经取得了许多成果，但行为识别领域仍然存在许多待解决的问题：
数据与模型的适配性：不同数据模态之间的特征差异性较大，如何设计适配性更强的模型架构仍然是关键问题。
模型的轻量化与降低计算复杂度：在资源受限的场景（如嵌入式设备）中，如何实现高效且准确的行为识别是重要挑战。
动作预测、样本优化与少样本学习：提升模型对新任务的适应性和对极小样本数据的识别能力。
非监督、半监督与零样本学习：减少对大量标注数据的依赖，是未来研究的重点方向。
未来，随着技术的进步，我们相信行为识别将在更多应用场景中发挥重要作用，为人机交互和智能系统的发展提供支持。
转载地址：http://txwsz.baihongyu.com/