《計算機應用研究》|Application Research of Computers

基于視頻的人體動作識別算法綜述

Survey of human action recognition algorithms based on video

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作者 黃晴晴,周風余,劉美珍
機構 山東大學 控制科學與工程學院,濟南 250061
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文章編號 1001-3695(2020)11-003-3213-07
DOI 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.08.0253
摘要 以基于視頻的人體動作識別為核心,首先對傳統RGB動作識別領域的算法進行了全面回顧,包括傳統算法和基于深度學習的算法,基于RGB視頻的動作識別易受背景光照的影響識別精度不高,但有豐富的顏色外觀信息;然后對RGB-D動作識別領域的算法進行分析總結,主要分為深度序列、骨骼和多特征融合三個方面,RGB-D視頻具有多個模態可以為動作識別提供更多的信息,可以彌補基于RGB視頻的不足但也帶來了新的挑戰;最后對常用數據集和未來可能的發展方向進行了展望。
關鍵詞 動作識別; RGB數據; RGB-D數據; 深度學習
基金項目 國家重點研發計劃資助項目(2017YFB1302400)
山東省重大創新工程資助項目(2017CXGC0926)
國家面上基金資助項目(61375084)
山東省重點研發計劃資助項目(2017GGX30133)
本文URL http://www.gvztwvrl.buzz/article/01-2020-11-003.html
英文標題 Survey of human action recognition algorithms based on video
作者英文名 Huang Qingqing, Zhou Fengyu, Liu Meizhen
機構英文名 School of Control Science & Engineering,Shandong University,Jinan 250061,China
英文摘要 Based on video action recognition, this paper firstly reviewed the traditional action recognition algorithms based on RGB, including traditional algorithms and deep learning algorithms. Because of the influence of background lighting, RGB-video-based action recognition is low accuracy, but it has rich color appearance information. Then this paper analyzed and summarized action recognition algorithms based on RGB-D, which was divided into depth sequence, bone and multi-feature fusion. RGB-D video has multiple modes and can provide more information for action recognition, which performs better than RGB video but also brings new challenges. Finally, this paper prospected the common data sets and the possible future development direction.
英文關鍵詞 action recognition; RGB data; RGB-D data; deep learning
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收稿日期 2019/8/29
修回日期 2019/10/17
頁碼 3213-3219
中圖分類號 TP391.41
文獻標志碼 A
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