复杂场景下的人体行为识别研究新进展_雷庆

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1、第４１卷第１２期计算机科学Ｖｏｌ．４１Ｎｏ．１２２０１４年１２月ＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅＤｅｃ２０１４复杂场景下的人体行为识别研究新进展雷庆１，２，３１２，３陈锻生李绍滋（华侨大学计算机学院厦门３６１０２１）１（厦门大学信息科学与技术学院智能科学与技术系厦门３６１００５）２（厦门大学福建省仿脑系统重点实验室厦门３６１００５）３摘要人体行为识别是计算机视觉的研究难点和热点，主流的研究框架包括行为特征提取、人体行为表示和识别算法３个方面，目前简单场景下的人体简单动作的识别已基本得到解决，而复杂场景下的行为识别仍面临很多困难。对近几年人体行为识别

2、的发展做了比较详细的研究，从人体行为识别的研究范畴、特征提取以及行为模型等方面综述了目前复杂场景下人体行为识别的研究方法。与已有的相关综述文献不同的是，文中结合了近三年国内外人体行为识别领域中新的研究热点和成果，如姿态特征的提取和表示、基于稀疏编码和卷积神经网络的人体行为表示方法等。最后阐述了该领域目前存在的困难以及可能的发展趋向。关键词人体行为识别，行为特征提取，行为表示，计算机视觉中图法分类号ＴＰ３９１文献标识码ＡＤＯＩ１０．１１８９６／ｊ．ｉｓｓｎ．１００２－１３７Ｘ．２０１４．１２．００１ＡｄｖａｎｃｅｓｏｎＨｕｍａｎＡｃｔｉｏｎＲｅｃｏ

3、ｇｎｉｔｉｏｎｉｎＲｅａｌｉｓｔｉｃＳｃｅｎｅｓ１，２，３１２，３ＬＥＩＱｉｎｇＣＨＥＮＤｕａｎ－ｓｈｅｎｇＬＩＳｈａｏ－ｚｉ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＨｕａｑｉａｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉａｍｅｎ３６１０２１，Ｃｈｉｎａ）１（ＣｏｇｎｉｔｉｖｅＳｃｉｅｎｃｅＤｅｐａｒｔｍｅｎｔ，ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＸｉａｍｅｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉａｍｅｎ３６１００５，Ｃｈｉｎａ）２（ＦｕｊｉａｎＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆｔｈｅＢｒａｉｎ－

4、ｌｉｋｅＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＳｙｓｔｅｍｓ，ＸｉａｍｅｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉａｍｅｎ３６１００５，Ｃｈｉｎａ）３ＡｂｓｔｒａｃｔＨｕｍａｎａｃｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｈａｓｂｅｃｏｍｅａｈｏｔａｎｄｄｉｆｆｉｃｕｌｔｓｐｏｔｃｕｒｒｅｎｔｌｙｉｎｔｈｅｄｏｍａｉｎｏｆｃｏｍｐｕｔｅｒｖｉｓｉｏｎ．Ｔｈｅｆｒａｍｅｗｏｒｋｏｆｍａｉｎｓｔｒｅａｍｍｅｔｈｏｄｓｉｎｃｌｕｄｅｓｖｉｓｕａｌｆｅａｔｕｒｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ａｃｔｉｏｎｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎａｎｄａｃｔｉｏｎｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ．Ａｃ－ｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉ

5、ｔｉｏｎｉｎｓｉｍｐｌｅｓｃｅｎｅｓｈａｓｂｅｅｎｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄａｔｐｒｅｓｅｎｔ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｉｎｄｅｔａｉｌｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｆｈｕｍａｎａｃｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｉｎｒｅａｌｉｓｔｉｃｓｃｅｎｅｓｆｒｏｍｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｓｏｆｒｅｓｅａｒｃｈｓｃｏｐｅ，ｆｅａｔｕｒｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ａｎｄａｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｉｎｇ．Ｕｎｌｉｋｅｓｅｖｅｒａｌｒｅｃｅｎｔｐｕｂｌｉｓｈｅｄｒｅｓｅａｒｃｈｅｓ，ｗｅａｎａｌｙｚｅｄｔｈｅｓｔａｔｅ－ｏｆ－ｔｈｅ－ａｒｔｓａｎｄａｄｖａｎｃｅｓｏｆｔｈ

6、ｉｓｆｉｅｌｄ，ｓｕｃｈａｓｐｏｓｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ，ｓｐａｒｓｅｃｏｄｉｎｇｂａｓｅｄｏｒｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇｂａｓｅｄｈｕｍａｎａｃｔｉｏｎｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｅｔｃ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｓ，ｄｉｆｆｉｃｕｌｔｉｅｓａｓｗｅｌｌａｓｐｏｓｓｉｂｌｅｓｏｌｕｔｉｏｎｓｗｅｒｅｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．ＫｅｙｗｏｒｄｓＨｕｍａｎａｃｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，Ｖｉｓｕａｌｆｅａｔｕｒｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，Ａｃｔｉｏｎｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ，Ｃｏｍｐｕｔｅｒｖｉｓｉｏｎ［１，２］。（１）智能监控系统。传统的人工监

7、控系统已不能适应景１引言社会发展的需要，在数量巨大的监控视频数据面前，单纯依靠视觉是人类感知外部世界、获取环境信息的重要途径，相人来处理监视内容难以构成真正安全的系统。将计算机视觉对于听觉、触觉和嗅觉等其他感觉器官，它具有独特的时空特技术应用到监控系统中，让计算机对监视视频中的内容进行性。计算机视觉就是使计算机获得与人类似的视觉感知能自动理解、识别出异常行为并发出报警，这已成为新一代的智力，能够自动对环境中的物体以及它们的活动进行分析和识能监控技术。（２）基于内容的视频存储和检索。传统的视频别，由此衍生出计算机视觉领域中两个备受关注的研究方向：检

8、索主要依靠用户对其标注的文字或数字，受主观影响大且物体识别和人体运动分析。目前，人体运动分析已成为计算存在错误，如果计算机能够自动对视频