本文介绍了人类活动识别的概念，强调其作为时间序列分类问题的重要性。视频分析是关键，通过多种方法如单帧CNN、后期融合、早期融合、CNN与LSTM结合等进行视频分类和活动识别。文章详述了各种方法的优缺点，包括使用3D CNN、SlowFast网络和光流等技术。此外，还讨论了人类活动识别的不同类型，如简单识别、时间定位和时空检测，以及面临的挑战和未来的研究方向。
一、理解人类活动识别
首先了解什么是人类活动识别，简而言之，是对某人正在执行的活动/动作进行分类或预测的任务称为活动识别。
我们可能会有一个问题：这与普通的分类任务有什么不同？这里的问题是，在人类活动识别中，您实际上需要一系列数据点来预测正确执行的动作。
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