视频理解（基于光流和2D卷积的动作识别方法）-基本问题和经典方法

最新推荐文章于 2024-08-15 10:12:37 发布
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分类专栏： 人工智能-神经网络
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
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基于YOLOv10与KTH数据集的深度学习动作识别应用
m0_52343631的博客
03-31 277
KTH数据集是一个经典的动作识别数据集，广泛应用于计算机视觉研究，尤其是动作识别领域。该数据集由KTH大学（瑞典）发布，包含了六种不同的动作类型，针对视频中的人物动作进行分类。走路跑步跳跃挥拳挥手和坐下。在本文中，我们通过使用YOLOv10模型和KTH数据集，实现了一个动作识别系统。我们详细介绍了数据预处理、模型训练、评估和UI界面展示的过程。YOLOv10由于其高效性和准确性，在实时视频分析中具有重要应用价值。通过这个项目，读者能够掌握YOLOv10在动作识别中的应用，并为后续的研究和实际应用提供基础。
基于动态骨骼的动作识别方法ST-GCN
sinat_28371057的博客
01-29 4202
解读：基于动态骨骼的动作识别方法ST-GCN（时空图卷积网络模型） 2018年04月09日 01:14:14我是婉君的阅读数 16076更多 分类专栏：计算机视觉论文 版权声明：本文为博主原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36893052/article/details/79860328 解读：基于动态骨骼的动作识别方法ST-GCN（时空图卷积网络模型） 本文为 AAAI...
姿势识别源代码matlab-STSTNet:浅三流三维CNN
05-28
姿势识别源代码matlab STSTNet（浅三流三维CNN） 浅层网络旨在提取高级特征（即光流引导特征）以对三种情感类别（正，负和惊奇）执行面部微表情识别。 微表达式示例： SAMM（006_006_1_2），中芯国际（s03_s03_po_11），CASME II（sub11_EP15_04f） STSTNet是一个两层神经网络，能够从每个视频的起始帧和顶点帧计算出的三个光流特征（水平光流图像，垂直光流图像和光学应变）中学习特征。 请在以下位置找到本实验采用的光流源代码 获得的识别结果是： 数据库包括CASME II（145个视频），SMIC（164个视频）和SAMM（133个视频）。 “完整”是3个数据库的综合数据库（442个视频）。 该软件使用Matlab 2018b编写和测试，需要工具箱： 深度学习工具箱 并行计算工具箱 计算机视觉系统工具箱 这些文件包括： main.m：训练和测试STSTNet的脚本（您可以修改输入数据，历元数，小批量大小和学习率） STSTNet.mat：STSTNet体系结构设计 video442subName.txt：主题名称列表，用于验证留一法制交
MMAction2-视频理解、行为识别（学习笔记-附代码实操）
weixin_61674495的博客
07-22 1万+
MMAction2——视频理解与行为识别 介绍光流和2D卷积，3D卷积网络、弱监督学习方法，以更好地过的动作特征，高效处理视频数据，控制标注成本。并且附上MMAction2视频理解工具包的使用步骤与个人代码实操过程。...
光流为何对动作识别有效？《On the Integration of Optical Flow and Action Recognition》
胖胖大海的博客
07-14 1101
核心思想：作者试图分析光流对于action recognition之所以有效的原因。 作者分析了目前之所以使用光流的几种假设： 假设1：对于视频分类任务，光流能更好的表达两帧之间的特征。接上的感觉是optical flow中的运动轨迹包含有用的信息，可以提升光流对于动作识别的性能。 验证假设：作者通过对TSN双流网络的光流分支进行特征处理，对光流图先进行shuffle，从而打乱假设中所说的光流中包含的前后运动轨迹信息，仍然得到了较高的准确率，证明了并不是光流中包含的轨迹信息带来的性能提升。更进一步
微表情检测（三）----基于光流特征的微表情检测
m0_46521375的博客
12-09 1万+
基于光流特征的微表情检测Abstract本文提出了一种高精度和可解释性的自动微表情检测方法。首先，我们设计了基于鼻尖位置的图像对齐方法，以消除由头部晃动引起的全局位移。其次，根据面部编码系统（FACS）中的动作单元定义，我们选择了十四个感兴趣区域（ROI）来捕捉微妙的面部运动。引入了密集光流来估计ROI的局部运动和时域变化。第三，我们设计了一种峰值检测方法，用于在时域变化曲线上精确定位运动间隔。最后，我们提出了一个重叠指数来衡量不同器官变化的一致性。
视频动作识别调研（Action Recognition）
qq_41590635的博客
09-26 1万+
视频动作识别调研（Action Recognition） 本文首发于微信公众号“StrongerTang”，可打开微信搜一搜，或扫描文末二维码，关注查看更多文章。 原文链接：(https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg3NDEzOTAzMw==&mid=2247483899&idx=1&sn=da9ad193c218c0321b4486d09e...
单目标跟踪 多目标跟踪 目标跟踪 运动估计/光流 OPENCV光流源码分析 基于卷积神经网络的光流预测算法 相关滤波方法
万有文的博客
04-04 2071
目标跟踪算法是指通过视频分析技术，实时追踪视频序列中的目标并获取其位置、形状、速度等信息的一种算法。目标跟踪在多个领域有着广泛的应用，如监控安防、无人驾驶、人机交互以及虚拟现实等。然而，目标跟踪算法仍面临一些挑战，如实时性、鲁棒性和准确性等方面的问题。研究者们正在不断探索新的算法和技术，以提高目标跟踪的性能和适用性。 目标跟踪算法在多个领域都有广泛的应用前景，并随着技术的不断进步和发展，其性能和准确性将得到进一步提升。
动作识别模型复现_c3d_动作识别_视频动作识别
09-11
综上所述，C3D和双流网络是视频动作识别领域的经典模型，它们为后续的研究提供了坚实的基础。通过C3D-tensorflow-master.zip和two-stream-action-recognition-master.zip中的代码，开发者可以深入理解并实践这两种...
基于3D卷积神经网络的人体动作识别_张瑞1
08-04
8. **实验验证**: 实验结果表明，该方法在与多种经典算法的对比中表现出更高的识别准确率，证明了3D CNN在处理人体动作识别问题上的有效性。 9. **应用背景**: 该技术可能应用于智能监控系统，通过自动识别异常行为...
基于深度学习的视频场景下的人体动作识别研究.pdf
08-18
不同于2D卷积神经网络主要处理空间上的特征，3D-CNN可以同时处理视频中的空间和时间特征。其核心思想是利用连续多帧视频序列中的时间信息，通过3D卷积核提取时间维度上不同像素之间的特征关系。在实际应用中，常利用...
探索视频动作识别新范式：ActionCLIP
gitblog_00368的博客
08-15 554
探索视频动作识别新范式：ActionCLIP ActionCLIP项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ac/ActionCLIP ActionCLIP是一个官方的PyTorch实现，它为视频动作识别提供了一种新的方法[arXiv]。这个项目的设计和维护者是Mengmeng Wang和Jiazheng Xing，它的代码基于CLIP和STM，并提供了丰富且易于使...
视频理解1-two-stream
gaotihong的博客
05-26 541
视频理解 视频分类，也叫做动作识别，或者视频理解。因此对人的动作感兴趣。 概述 单个cnn仅适合学习局部信息，不适合学习移动信息。 因此，学习光流到动作的映射。 时间流网络：一系列的光流。 光流 观察者和场景中各种物体的运动。描述视频中各个物体时如何运动的。 背景没有动。越亮的地方，运动越厉害。 光流是非常有效的表示物体之间运动的特征。 光流可以忽略性别，穿着等，仅仅关注与动作本身。 3. 摘要 3.1 需要同时获取两种信息： （1）静止图像的外观信息：形状，大小，颜色，
光流法（运动检测）
K_K_yl的博客
05-15 3093
光流法（Optical Flow）是一种用于计算图像序列中像素点运动的技术。它在计算机视觉中有广泛的应用，包括运动检测、对象跟踪和视频稳定等。
基于光流场的运动原理分析与代码实现
嘿芝麻的树洞
11-17 7897
利用光流场设计一个运动目标检测算法，编程实现
行为识别相关知识
weixin_49148527的博客
05-04 492
图像和视频相关领域对比 动作识别算法分分类 大致分为 基于2D卷积的动作识别算法 基于3D卷积的动作识别算法 动作识别 目标是识别视频中出现的动作。通常是视频中人的动作。视频可以看做是由一组图像帧按照时间顺序排列而成的数据结构，比图像多了一个维度。动作识别不仅要分析出视频中每帧图像的内容，还需要从视频帧之间时序信息挖掘线索。 时序动作定位 也称时序动作检测，动作识别可以看作一个纯分类的任务，其中要识别的是已经经过剪辑的（每个视频包含一段明确的动作，视频时长较短，且有唯一确定的动作类别）。而时序动作定位领
行为识别Action Detection概述及资源合集（持续更新...）
热门推荐
Gavinmiaoc的博客
07-24 3万+
随着深度学习技术的发展，以及计算能力的进步（GPU等），现在基于视频的研究领域越来越受到重视。视频与图片最大的不同在于视频还包含了时序上的信息，此外需要的计算量通常也大很多。 这篇主要介绍Action Recognition（行为识别）这个方向。这个方向的主要目标是判断一段视频中人的行为的类别，所以也可以叫做Human Action Recognition。虽然这个问题是针对视频中人的动作，但基...
论文笔记：动作识别概要
upup
07-12 1525
对该问题的理解 动作识别一般指从2D序列帧组成的视频中分辨不同动作，并且动作有可能只在一定区间出现。但是动作识别存在以下问题： 1、需要巨大的计算耗时：如过时间域信息不可避免就需要多帧运算，其参数比单帧图像分类问题将会多出几倍。 2、需要考虑上下文：例如图像模型很容易识别人和泳池，但无法识别该人动作是自由泳还是蛙泳。 3、设计网络结构：设计一个能够获取时空信息的网络是非常重要的，而且结构的验证也是非常耗时的。 4、没有一个标准的基准： 目前基准数据一直是UCF101和Sports1M，Sports1M数据在
视频理解的基本介绍与一些2D/3D的解决方法
Clichong
02-22 3463
以下内容是基于b站OpenMMLab系列课程视频理解部分进行总结归纳，如有错误恳请指出。 文章目录1. 视频理解的介绍与光流的概念1.1 关于视频理解1.2 关于光流2. 手工设计的视频理解方法2.1 稠密轨迹（Dense Trajectories，DT）2.2 改进的稠密轨迹（improved Dense Trajectories，iDT）3. 2D卷积方法3.1 DeepVideo3.2 双流神经网络（Two-Stream Networks）3.3 时序分段网络（Temporal Segment Net
基于双流2D卷积神经网络
最新发布
01-14
### 实现基于双流2D卷积神经网络的视频动作识别 #### 构建双流框架 为了有效捕捉视频中的空间和时间信息，可以采用双流2D卷积神经网络（Two-stream ConvNets）。该架构通过两个独立但互补的分支处理同一段视频的不同表示形式：RGB图像帧用于捕获静态视觉外观；光流场则用来描述相邻帧间的运动变化。 对于每一流程的设计如下： - **RGB 流**：此路径接收原始彩色图片作为输入。通常选用预训练过的ImageNet模型如VGG16或ResNet来初始化权重，并在此基础上针对特定任务进一步微调。 - **Optical Flow 流**：这条线路专注于分析连续画面间物体移动模式。由于计算密集型原因，在实际部署前需预先生成好各片段对应的稠密光流向量图集合作为后续训练素材[^1]。 ```python import tensorflow as tf from keras.applications import VGG16, ResNet50 from keras.layers import Input, Dense, Flatten, concatenate from keras.models import Model def create_two_stream_model(input_shape=(224, 224, 3), num_classes=101): rgb_input = Input(shape=input_shape) # Load pre-trained model without top layers for RGB stream base_model_rgb = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_tensor=rgb_input) flow_input = Input(shape=input_shape) # Similarly load another instance of the same architecture but trained on optical flows instead. base_model_flow = VGG16(weights=None, include_top=False, input_tensor=flow_input) # Freeze convolutional layers if necessary (depends on dataset size and similarity to ImageNet) for layer in base_model_rgb.layers: layer.trainable = False for layer in base_model_flow.layers: layer.trainable = False # Add custom fully connected head with shared weights across streams flat_rgb = Flatten()(base_model_rgb.output) flat_flow = Flatten()(base_model_flow.output) merged = concatenate([flat_rgb, flat_flow]) predictions = Dense(num_classes, activation='softmax')(merged) two_stream_net = Model(inputs=[rgb_input, flow_input], outputs=predictions) return two_stream_net ``` #### 数据准备与增强 考虑到光学流动态特性难以直接获取，一般会借助第三方工具库OpenCV或其他专门软件离线合成这些特征映射。与此同时，适当的数据扩充策略有助于提升泛化能力并防止过拟合现象发生。这包括但不限于随机裁剪、水平翻转以及色彩抖动等操作[^4]。 #### 训练过程优化技巧 当面对大规模多视角录制的动作数据库时，建议采取分阶段迁移学习的方法逐步调整整个系统的参数配置直至收敛稳定为止。具体而言就是先固定住底层共享部分不变而仅更新顶层新增加的部分直到性能饱和后再解锁更多层继续迭代下去。此外还可以利用早停法(Early Stopping)，交叉验证(Cross Validation)等方式确保最终得到最优解的同时节省不必要的运算资源浪费。
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