1、人类活动识别与预测技术全解析

人类活动识别与预测技术全解析

1. 人类活动识别与预测简介

人类动作识别旨在通过视频观察，预测个人或一群人的动作标签。这一有趣的研究领域源于众多实际应用，如视觉监控和视频理解。在大型广场中，在线视觉监控对于理解人群动作对公共安全至关重要；自动视频理解系统则能高效标记海量在线视频。

然而，在许多现实场景中，如车辆事故和犯罪活动，智能系统往往无法等待完整视频结束后再对其中的动作做出反应。例如，在危险驾驶情况发生前进行预测，而非事后识别。这种能够对逐步观察到的视频片段进行识别的任务被称为动作预测，它与期望从完整视频中提取所有动作动态信息的动作识别方法有所不同。

传统彩色视频虽包含丰富的运动和外观信息，但无法提供整个场景的结构信息，即机器无法判断视频中哪个物体离相机更近或更远。随着经济高效的 Kinect 传感器的出现，基于 RGB - D 相机的动作识别在计算机视觉领域受到越来越多的关注。与传统 RGB 相机相比，Kinect 传感器能提供深度信息，捕捉整个场景的 3D 结构，有助于简化类内运动变化并去除杂乱的背景噪声，从而促进识别任务的完成。

2. 人类活动识别与预测的挑战

尽管人类活动识别和预测已经取得了显著进展，但最先进的算法仍会因以下几个主要挑战而对动作视频进行错误分类。
- 类内和类间变化
- 人们对于相同动作的表现方式各异。以“跑步”为例，一个人可以快跑、慢跑，甚至边跳边跑。这意味着一个活动类别可能包含多种不同的人类运动风格。
- 同一动作的视频可以从不同视角拍摄，如正面、侧面甚至顶部。此外，不同人在执行同一活动时可能呈现不同的姿势。这些因素会导致较大的类内外观和