7、深度学习在计算机视觉与教育领域的应用

深度学习在计算机视觉与教育领域的应用

深度学习在人类活动识别中的应用

在人类活动识别领域，深度学习算法发挥着重要的作用。传统的递归神经网络（RNN）存在梯度消失或爆炸的问题，导致其对时间敏感，缺乏长期记忆，且受短期记忆影响较大。为解决这些问题，长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）应运而生。

LSTM起源于1997年Hochreiter和Schmidhuber的研究，它通过集成输入和输出门，有效解决了梯度消失/爆炸的问题，擅长捕捉长期信息和处理长文本序列。GRU与常规RNN共享输入和输出结构元素，但其内部配置类似于LSTM。这两种网络在自然语言处理、语音合成和语音识别等领域得到了广泛应用。

此外，卷积神经网络（CNNs）和RNN的各种组合也被应用于人类活动识别中。CNNs擅长从图像中提取特征，而基于LSTM单元的深度递归神经网络则能有效处理序列数据。例如，有研究将连续视频分割为重要片段，利用预训练的CNN模型（如MobileNet）提取人类显著特征，再使用基于CNN的FlowNet光流模型的卷积层提取图像序列中活动的时间特征，最后利用多层LSTM进行活动识别。另一种方法则结合了GoogLeNet架构的CNNs和多层LSTM单元进行视频动作识别，研究表明Inception/Residual模型能增强CNN的性能，多层LSTM架构优于单层LSTM。

以下是不同特征表示方法在人类活动识别中的比较：
|特征表示类别|参考任务|特征表示类型|使用的模型|数据集|优势|局限性|
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|全局表示|整合多源上下文信息识别人类活动|时空（方