基于多慢特征融合的人體行為識別研究的中期報(bào)告

基于多慢特征融合的人體行為識別研究的中期報(bào)告一、研究背景人體行為識別是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向，其應(yīng)用涉及智能視頻監(jiān)控、人機(jī)交互、VR/AR等領(lǐng)域。目前，常用的人體行為識別方法包括基于傳感器的方法、基于視覺的方法、基于深度學(xué)習(xí)的方法等。其中，基于深度學(xué)習(xí)的方法因其可以從大量數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)特征，已成為最主流的研究方向之一。然而，由于視頻數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，單一特征往往不能充分地描述人體行為，因此需要多特征融合的方法來提高識別精度。二、研究目標(biāo)本研究旨在基于多慢特征融合的方法提高人體行為識別精度，具體目標(biāo)如下：1.設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于深度學(xué)習(xí)的多層網(wǎng)絡(luò)模型，用于從視頻數(shù)據(jù)中提取空間特征。2.設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于光流法的特征提取算法，用于從視頻數(shù)據(jù)中提取時(shí)間特征。3.設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于多種特征融合的方法，包括兩種以上的空間特征和一種時(shí)間特征。4.驗(yàn)證多特征融合方法的有效性，與其他單特征或雙特征融合方法進(jìn)行比較，提高人體行為識別精度。三、研究進(jìn)展1.數(shù)據(jù)預(yù)處理本研究使用UCF101數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。數(shù)據(jù)集包含101個(gè)種類的動(dòng)作視頻，我們選取其中的25個(gè)種類進(jìn)行試驗(yàn)。由于數(shù)據(jù)集中存在背景干擾和目標(biāo)運(yùn)動(dòng)之外的其他動(dòng)作，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗。我們使用OpenCV實(shí)現(xiàn)了背景減除技術(shù)，并利用圖像二值化和膨脹(或者腐蝕)操作對目標(biāo)進(jìn)行提取。2.空間特征提取針對空間特征提取，我們使用了基于深度學(xué)習(xí)的方法，設(shè)計(jì)并訓(xùn)練了一個(gè)多層網(wǎng)絡(luò)模型。該模型采用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)相結(jié)合的架構(gòu)，用于從視頻的空間域中提取特征。我們參考Inception-v3模型修改了卷積部分的結(jié)構(gòu)，并添加了RNN的層次結(jié)構(gòu)，用于提取時(shí)序信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型在分類精度上表現(xiàn)良好。3.時(shí)間特征提取針對時(shí)間特征提取，我們使用光流法提取視頻中每幀圖像之間的運(yùn)動(dòng)信息，并將其視為時(shí)間序列數(shù)據(jù)。光流法是一種計(jì)算視頻中每個(gè)像素在連續(xù)兩幀之間的位移向量的方法，其能夠捕捉到物體的運(yùn)動(dòng)信息。我們在實(shí)驗(yàn)中使用了基于Warpering的光流法算法，并將得到的光流場向量作為高維時(shí)間序列的表示。4.多特征融合針對多特征融合，我們使用了特征融合網(wǎng)絡(luò)的方法，將兩種以上的空間特征和一種時(shí)間特征進(jìn)行融合。我們分別設(shè)計(jì)了兩種特征融合算法，包括：級聯(lián)融合和并行融合。在級聯(lián)融合算法中，先將兩種空間特征進(jìn)行融合，再將得到的融合特征與時(shí)間特征進(jìn)行級聯(lián)融合；在并行融合算法中，將兩種空間特征分別輸入兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)，單獨(dú)提取特征并進(jìn)行融合之后，再與時(shí)間特征進(jìn)行融合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，特征融合網(wǎng)絡(luò)的精度明顯優(yōu)于基線模型。四、下一步研究計(jì)劃1.進(jìn)一步探究多特征融合的方法，嘗試使用不同的融合策略來改進(jìn)精度。2.針對時(shí)間特征提取，研究更高效和更準(zhǔn)確的光流法