基于深度学习的人体行为识别检测综述

摘要：

人体行为识别检测是计算机视觉领域的研究热点,主要包括行为识别和行为检测两大部分.目前,对行为识别检测的综述主要聚焦在行为识别领域,对行为检测的关注度偏低.针对这一现状,聚焦行为识别和行为检测两个方面,分别综述了行为识别以及行为检测的各种方法,介绍了常用的数据集.首先从网络结构的角度重点论述了基于深度学习的行为识别方法;而后将行为检测划分为时序行为检测和时空行为检测,总结行为检测的各种算法;最后对各种算法的特点进行了总结分析,探索行为识别与行为检测的区别与联系,对当前研究面临的问题以及下一步的工作进行了总结和展望.

关键词：行为识别;行为检测;深度学习;卷积神经网络;数据集

所属期刊栏目：21

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：全国教育科学十三五规划课题;武警工程大学基础研究基金

在线出版日期：2022-01-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：8310-8320