动作分类，行为识别

最新推荐文章于 2025-06-30 01:24:53 发布
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本文汇总了两个关于动作分类的研究资源链接。第一个链接提供了一个名为MachineLearning的GitHub仓库，该仓库包含多个机器学习相关的项目和资料；第二个链接指向知乎上一个讨论动作识别与分类的问题页面，涉及多种技术和应用案例。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

实时 摔倒识别 /运动分析/打架等异常行为识别/控制手势识别等所有行为识别全家桶 原理 + 代码 + 数据+ 模型 开源！
cv君的博客
03-02 6万+
文章目录一、 基本过程和思想二 、视频理解还有哪些优秀框架三、效果体验~使用手势：python run_gesture_recognition.py健身_跟踪器：卡路里计算三、训练自己数据集步骤然后，打开这个网址：点击一下start new project但是官方的制作方法是有着严重bug的~我们该怎么做呢！原代码解读 大家好，我是cv君，很多大创，比赛，项目，工程，科研，学术的炼丹术士问我上述这些识别，该怎么做，怎么选择框架，今天可以和大家分析一下一些方案： 用单帧目标检测做的话，前后语义相关性很差（也有
OpenCV动作识别
05-22
自己参加比赛的代码分享出来， OpenCV动作识别，OpenCV3.0版本，VS2012完美运行
动作识别概况
Tian__Gao的博客
10-22 1万+
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Mar
数字化身行为分析：通过动作序列的LSTM重构，识别出23%的异常社交行为（如暴力内容传播）
最新发布
百态老人的博客
06-30 985
异常行为的范畴暴力内容传播：包括虚拟肢体冲突、威胁性语言动作、煽动性群体行为。社会学特征：偏离虚拟社区规范（如元宇宙社交准则），具有“适应不良性”和“潜在危害性”。可识别的行为模式异常类型动作序列特征数据来源个体暴力高频大幅度肢体运动（如挥拳、踢击）3D骨架序列群体煽动密集聚集+同步攻击性手势多化身交互轨迹隐蔽传播快速复制/转发违禁内容操作日志序列传播生命周期与识别窗口异常行为需在扩散期（恶意用户主导期）被识别，此时LSTM可捕捉异常动作的扩散轨迹。
动作识别综合指南
新缸中之脑
06-14 1235
让我们先试着构造问题。但是，我马上要说的是，在一般情况下，这是不可能的。什么是“动作”？如果我们看看研究任务“动作识别”，这里也没有共识。但这只是其中很小的一部分。还有“动作分类”、“视频分类”和“自监督动作识别”等任务（这些是部分重叠的任务 1、2、3）。有带骨架的数据集；在某些数据集中，它是短视频；无关紧要的是长视频。什么是动作？动作是可以在视频上标记的事件，并且事先知道它可以在那里发生。人、机器、动物或其他东西可以产生事件。为什么我更喜欢这个定义？
骨骼的动作识别数据集_基于骨骼数据的人体行为识别
weixin_39786850的博客
12-20 2312
基于骨骼数据的人体行为识别摘要人体动作姿态识别是计算机视觉研究领域中最具挑战的研究方向，是当前的研究热点。对人体动作姿态进行自动识别将带来一种全新的交互方式，通过身体语言即人体的姿态和动作来传达用户的意思，如在机场、工厂等喧闹的环境下，采用手势、动作姿态识别等人机交互技术能够提供比语音识别更加准确的信息输入。总之，在智能监控、虚拟现实、感知用户接口以及基于内容的视频检索等领域，人体动作姿态的识别均...
人体动作识别技术
02-25
目标的运动特征，可以用于运动表述，是行为理解等高层部分的基础。 常见的运动表述方法有：运动轨迹、时空图表述和光流。
python姿态检测实现多人多姿态识别python行为识别openpose行为骨骼框架检测动作识别动作检测行为动作分类part1
01-14
python姿态检测实现多人多姿态识别python行为识别openpose行为骨骼框架检测动作识别动作检测行为动作分类part1 需要下载其他压缩包放一个文件夹内解压！！！ part2:...
行为识别-基于3D-ResNet实现行为动作识别-附项目源码+模型下载-优质项目实战.zip
05-17
在IT领域，行为识别是一种重要的计算机视觉技术，它主要用于理解和解析人类在视频中的动作和行为。本项目专注于基于3D-ResNet（三维残差网络）的行为动作识别，结合源码与模型，提供了一个优质的实战案例，对于学习...
python姿态检测实现多人多姿态识别python行为识别行为骨骼框架检测动作识别动作检测行为动作分类源码0基础部署视频教程
03-09
python姿态检测实现多人多姿态识别python行为识别行为骨骼框架检测动作识别动作检测行为动作分类源码0基础部署视频教程 项目源码下载：https://download.youkuaiyun.com/download/babyai996/87552750
利用三轴传感器传入三轴数据，识别出抬手动作的方法
05-02
通过li3dsh(其他三轴传感器)获取三轴数据，传入到u8 AccForLcdOnOff(s16 xvalue,s16 yvalue,s16 zvalue)，会返回是否亮屏。
视频动作行为分析
01-25
为了解决当前视频监控系统对异常行为检测精度与自我学习能力较弱的问题，提出了基于光流场分析与深度学习的视频监控方法。首先，引入光流场检测算法，利用图像序列中目标像素的强度数据时域变化来确定运动行为是否异常，从而建立视频目标行为识别算子，获取异常行为光流特征; 并利用卷积神经网络对光流特征进行逐层训练，设计自我学习机制，增强系统对异常行为的检出率; 最后，基于．NET 平台与 Accord 开源库，对本文监控系统进行实现。
姿势检测的动作识别
05-18
动作识别 训练 python ActionRecognition/train_action_from_pose.py 测试 通过getpersonpose_array获取信息，然后运行 python ActionRecognition/test_action_from_pose.py 其中，person02_boxing_d2_uncomp 和 person05_walking_d1_uncomp 需要预先通过 PosturalRecognition/test/VideoCapture.py 进行预处理 最后输出动作发生的概率
动作识别
It is me 的博客
07-02 1609
动作识别 Reference 1 图片来源： 某篇论文 - 名字找到后再补上
行为动作识别
热门推荐
Gavinmiaoc的博客
05-23 2万+
随着计算机学科与人工智能的发展和应用，视频分析技术迅速兴起并得到了广泛关注。视频分析中的一个核心就是人体行为识别，行为识别的准确性和快速性将直接影响视频分析系统后续工作的结果。因此，如何提高视频中人体行为识别的准确性和快速性，已成为视频分析系统研究中的重点问题。 目前，典型的视频人体行为识别方法主要有：时空兴趣点、密集轨迹等。其中： 时空兴趣点，是通过检测视频中的角点、提取角点的特征进行人体行...
基于 KNN 和 人体关键点的动作分类 - Pose classification
野生C猿的专栏
12-05 6271
动作分类0. 摘要1. 介绍3. 代码4. 实验5. 总结 0. 摘要 1. 介绍 1.1 KNN 最近邻 (k-Nearest Neighbors， KNN) 算法是一种分类算法， 1968年由 Cover和 Hart 提出， 应用场景有字符识别、 文本分类、 图像识别等领域。 该算法的思想是： 一个样本与数据集中的k个样本最相似， 如果这k个样本中的大多数属于某一个类别， 则该样本也属于这个类别 举例说明： 例子来源1 3. 代码 4. 实验 5. 总结 参考文献： [1]. MediaPipe Po
动作识别《SlowFast Networks for Video Recognition》
胖胖大海的博客
07-14 1215
核心思想： Slow Path:低帧率采样，用于识别空间信息。空间语音信息变化缓慢，可以很容易通过空间信息完成类别判断，所以使用低帧率采样就可以。 Fast Path:高帧率采样，用于识别运动信息。时间维度运动信息变化较快，为了捕获更强的运动上下文信息，需要使用高帧率采样。 生物学启发： 论文受到视觉系统的视网膜神经细胞启发，视网膜神经细胞中有80%左右的P-cells用于识别细粒度的空间信息和颜色等，同时在时间维度上具有较低的分辨率，主要致力于变换缓慢的数据信息（对应于论文中的Slow子.
计算机视觉算法中的人体动作识别（Human Action Recognition）
牛肉胡辣汤
09-17 5087
人类的动作是一种非常重要的信息来源，它能传达出人们的意图、情感和行为。计算机视觉领域中的人体动作识别（Human Action Recognition）旨在从图像或视频中自动识别和解释人体的运动模式和行为。人体动作识别是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，具有广泛的应用价值。未来，随着技术的发展，我们可以期待更准确、高效的人体动作识别算法，为人们提供更好的服务和体验。此外，在虚拟现实领域，人体动作识别可以用于实时追踪用户的动作，实现更真实的交互体验。它可以通过关节点的检测和跟踪来提取人体的姿势信息。
动作识别——action recognition新手入门
LetItBe的博客
07-06 2115
定义 行为识别似乎是图像分类任务到多个帧的扩展，然后聚合来自每帧的预测 背景 传统方法，视频输入=》特征提取=》特征融合=》特征分类=》分类结果 深度学习方法，单流法，双流法，基于骨架 特征提取，ROI提取表示 传统方法 DT（Dense Trajectories）算法,是利用光流场来获得视频序列中的轨迹，在沿着轨迹提取轨迹形状特征HOF，HOG，MHB特征，然后利用BoF(Bag of Features)方法对特征进行编码，最后基于编码结果训练SVM分类器。 iDT算法，基于DT算法进行了以下几点的改进：
lstm动作行为识别
03-18
<think>嗯，用户想了解如何使用LSTM进行动作行为识别。首先，我需要回顾一下LSTM的基本知识，以及它在时间序列数据处理中的应用。LSTM是循环神经网络的一种变体，能够处理长期依赖问题，适合处理视频或传感器数据这样的时序信息。 根据提供的引用，特别是引用[2]和[3]，用户提到的方法包括使用LSTM来建模时域动态过程，结合CNN提取空间特征，再通过LSTM处理时间维度。因此，我需要解释如何将CNN和LSTM结合使用，比如用CNN处理每一帧图像，提取特征后输入LSTM进行序列学习。 接下来，用户可能需要具体的步骤或案例。引用[3]提到基于RGB或骨骼数据的不同方法，可能可以举一个使用视频帧的例子。例如，预处理视频为帧序列，用预训练的CNN如ResNet提取特征，然后将这些特征序列输入LSTM进行分类。 另外，引用[2]提到了LSTM的基础框架，以及端到端的训练，可能需要说明如何设计网络结构，比如多个LSTM层加上全连接层，损失函数的选择，比如交叉熵损失，以及优化器的使用。 还需要考虑数据预处理部分，比如如何将视频分割成片段，归一化处理，数据增强方法等。可能还要提到评估指标，如准确率、混淆矩阵等。 用户可能还想知道实际应用中的挑战，比如计算资源、过拟合问题，以及如何通过注意力机制（如引用[3]中的空间或通道注意力）来提升性能。此外，多模型融合也是一个方向，可以简要提及。 最后，应该提供一些案例或代码示例，比如使用Keras或PyTorch搭建模型的简单示例，帮助用户更直观地理解实现过程。同时，相关问题部分需要覆盖LSTM与其他模型的比较、优缺点、数据预处理技巧和注意力机制的应用等。</think>### 使用LSTM实现动作行为识别的方法 #### 1. **方法概述** LSTM（长短期记忆网络）在动作行为识别中主要用于建模时序动态特征，通常与CNN（卷积神经网络）结合。核心流程如下： - **输入数据**：视频帧序列、骨骼关键点序列或传感器时序数据； - **特征提取**：用CNN提取单帧空间特征（如RGB图像），或直接使用预处理后的时序数据（如骨骼坐标）； - **时序建模**：将特征序列输入LSTM，学习时间维度的依赖关系[^2]； - **分类输出**：通过全连接层和Softmax生成动作类别概率。 #### 2. **具体实现步骤** **(1) 数据预处理** - **视频数据**：将视频分割为固定长度的片段，每帧通过预训练CNN（如ResNet）提取特征； - **骨骼数据**：提取人体关节点坐标，构建时序坐标序列； - **归一化**：对数据进行标准化或归一化处理。 **(2) 网络结构设计** ```python # 示例代码（基于Keras） from keras.models import Sequential from keras.layers import LSTM, Dense, TimeDistributed, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten model = Sequential() # 空间特征提取（假设输入为20帧的RGB序列，每帧224x224x3） model.add(TimeDistributed(Conv2D(64, (3,3), activation='relu'), input_shape=(20, 224, 224, 3))) model.add(TimeDistributed(MaxPooling2D(2,2))) model.add(TimeDistributed(Flatten())) # 时序建模 model.add(LSTM(128, return_sequences=True)) # 返回所有时间步的输出 model.add(LSTM(64)) # 分类层 model.add(Dense(10, activation='softmax')) # 假设有10个动作类别 ``` 此模型通过`TimeDistributed`层对每帧独立提取特征，再通过双层LSTM学习时序关系[^3]。 **(3) 训练与优化** - **损失函数**：交叉熵损失（多分类任务）； - **优化策略**：使用Adam优化器，结合Dropout防止过拟合； - **数据增强**：对视频帧进行随机裁剪、旋转等增强时序鲁棒性。 #### 3. **案例与应用** - **UCF101数据集**：在公开视频行为识别数据集上，CNN+LSTM的融合模型可达到约80%的准确率； - **骨骼动作识别**：对Kinect采集的骨骼数据，LSTM可直接建模关节点运动轨迹，无需CNN预处理； - **实时检测**：通过滑动窗口截取视频片段，实现端到端的实时行为识别。 #### 4. **优化方向** - **注意力机制**：在LSTM中引入空间或通道注意力，提升关键帧/关节的权重； - **多模态融合**：结合RGB、光流和骨骼数据，通过LSTM融合多源时序特征； - **层次化建模**：使用多层LSTM分别学习短时和长时依赖。 ---
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