行为识别相关文献阅读

行为识别

任务

1. 预测某个时间间隔上的行为。
2. 视频分类：预测整个视频的行为。
3. 图像分类器。

难点

1. 严重依赖物体和场景。数据集带来的问题：骑马和跑步可以用有没有马来区分；遛狗和化学可以用背景区分。这也就导致了真正对动作去区分这么一个功能没做到。
2. 光流的问题：长度和语义。光流的帧数少难以描述长时间的动作。本身意义不明显，论文On the Integration of Optical Flow and Action Recognition提出了一个观点光流可能只是掩盖了外观信息。
3. CNN擅长捕获物体和场景信息，所以会在训练过程中让动作识别靠物体和场景识别出来。
4. 密集快速的运动。
5. 空间语义信息细微差别。
6. 复杂的时域动态线索。
7. 基本的推理能力。

相关数据集

可以分成RGB数据集（早期）和深度骨架序列数据集（来自于微软Kinect等一些深度传感器的应用）。

数据集	数据模态	采样数量	类别
KTH	RGB	2391	6
HMDB51	RGB	6766	51
UCF50	RGB	6618	50
UCF101	RGB	13320	101
MSR-Action3D	Depth	567	20
Kinetics	RGB + Depth	300000	400
NTU-RGB+D	RGB + Depth	56880	60
NTU-RGB+D 120	RGB + Depth	114480	120

RGB数据集上各个深度学习模型

双流网络

可以使用多任务学习——两个数据