AI学习笔记整理（30）—— 计算机视觉之动作识别相关算法

动作识别是计算机视觉中的一个重要任务，旨在从视频或序列数据中识别和分类人类的动作或行为。它不仅仅是检测场景中是否存在人或物体，更关注于解析这些主体在做什么，例如区分走路、跑步、挥手或摔倒等具体动作。‌

该技术的核心在于从视频的时空维度中提取特征。视频由一系列按时间顺序排列的帧组成，动作识别需要同时学习空间特征（如物体或人体的外观）和时间特征（如运动的变化规律），从而构建出完整的时空特征表示。‌实现方式通常涉及深度学习模型，例如使用2D卷积、3D卷积或Transformer架构来捕捉帧间关联和运动模式。‌

动作识别的应用场景广泛，包括安防监控（如识别违规行为或摔倒）、智能体育（如分析运动员动作）、智能家居（如通过手势控制设备）、医疗健康（如监测老年人活动）、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）等。‌近年来，研究还朝着更接近人类理解方式的方向发展，例如通过构建大规模数据集和模型，使系统能从"认人"转向"认行为"，提升对复杂动作的泛化能力。‌

动作识别算法主要分为基于传统特征的方法和基于深度学习的方法。基于深度学习的方法是当前主流，根据处理数据的类型和模型结构，可以进一步细分为以下几类：

基于深度学习的视频动作识别算法

这类方法利用深度神经网络自动从视频或传感器数据中学习时空特征，并将其映射到特定的动作类别。这可以通过深度卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）等深度学习方法实现。

参考链接：https://blog.csdn.net/qq_41731507/article/details/122491296
https://blog.csdn.net/qq_29598161/article/details/107123446

关键步骤 ：

1）数据采集：通常的输入是视频序列或来自可穿戴设备的传感器数据（如加速度计或陀螺仪数据）。视频提供了丰富的时空信息，而传感器数据则对动作轨迹有较高的敏感性。

2）特征提取与建模：通过深度学习模型从视频帧或传感器数据中自动提取空间和时间维度的特征。

3）动作分类：将提取的特征输入分类器（如全连接层、支持向量机等）进行动作分类，输出每个动作的预测类别。

• 时空卷积网络 (3D-CNN)‌
  原理‌ ：将传统的2D卷积核扩展到时间维度，能够同时在空间和时间上进行卷积操作，直接捕捉视频的时空特征。‌
  ‌代表模型‌：C3D模型是其中的典型代表，通过3D卷积核扫描视频片段，有效提取局部时空模式，尤其适合短时动作识别。‌

• 双流网络 (Two-Stream Networks)‌
  原理‌ ：采用两个并行的神经网络分支。一个分支处理RGB图像（空间信息），另一个分支处理光流图像（时间运动信息）。最后将两个分支的特征进行融合，以实现更准确的动作识别。‌代表性模型如Two-Stream CNN。
  ‌优势‌：能够显式地建模物体的运动信息，对动态变化敏感。‌

• 时序模型 (RNN/LSTM/GRU)‌
  ‌原理‌：利用循环神经网络及其变体（如LSTM、GRU）来建模视频帧之间的时间序列依赖关系。‌

  • 递归神经网络（RNN）：对视频中的序列信息进行建模，用于处理视频帧之间的时间依赖性。但RNN容易出现梯度消失问题，较少单独使用。
  • 长短时记忆网络（LSTM）：LSTM解决了RNN的梯度消失问题，擅长捕捉长时间的依赖关系，能够在视频动作识别中处理长时间序列数据，应用广泛。
  • 门控循环单元（GRU）：与LSTM相似，但更为轻量，适合处理动作识别中的时间序列数据。

  特点‌：LSTM和GRU通过门控机制有效解决了传统RNN的梯度消失问题，擅长捕捉长时间的上下文依赖，在处理长视频序列时应用广泛。‌

• 基于时序卷积的模型 (TCN)‌
  ‌原理‌ ：使用一维卷积层来替代RNN，通过扩张卷积（Dilated Convolution）等技术来捕捉时间序列中的长短期依赖关系。‌
  ‌优势‌：相比RNN，计算效率更高，且能并行处理，近年来在动作识别中表现优异。‌

• 基于Transformer的模型‌
  ‌原理‌ ：引入自注意力机制，能够全局地建模视频帧之间的依赖关系，有效捕捉长程时空依赖。‌视频Transformer：近年兴起的Transformer模型通过自注意力机制有效建模序列中的长程依赖。在动作识别领域，Transformer通过捕捉视频中的全局时空依赖。
  ‌代表模型‌：TimeSformer、Video Swin Transformer等。这类模型通过将视频片段视为"图像块"序列，借鉴了自然语言处理中的成功经验，在动作识别任务上取得了显著的性能提升。‌

基于姿态估计的算法（如OpenPose）

‌原理‌ ：首先使用姿态估计算法（如OpenPose）检测人体关节点（骨架），然后将关节点的时空轨迹作为输入特征。‌
‌优势‌：对背景变化和遮挡更具鲁棒性，常用于健身、体育分析和医疗康复等需要精确姿态理解的场景。‌

基于光流的方法

‌原理‌ ：光流是一种表示图像中像素运动的方法。计算连续视频帧之间像素的运动矢量（光流场）来捕捉人体的运动信息，利用运动信息来识别动作。‌
‌特点‌ ：对动作的快速变化和细节变化具有较好的鲁棒性，常作为双流网络的一个输入流。‌

以下是一种基于光流的方法的算法，用于实现光流跟踪：

• 首先，选择两幅连续的图像作为输入，分别称为前一帧和当前帧。
• 对前一帧和当前帧进行预处理，例如灰度化或彩色去噪等操作。
• 使用光流算法（如Farneback算法或Lucas-Kanade算法）计算前一帧和当前帧之间的光流场。光流场表示了图像中每个像素的运动信息。
  根据计算得到的光流场，可以选择不同的方法来跟踪光流。
  • 一种常见的方法是使用光流向量的方向和大小来估计目标的运动轨迹。可以通过设置一个阈值来筛选出具有一定运动量的光流向量，然后根据这些光流向量的位置信息来估计目标的运动轨迹。
  • 另一种方法是使用光流向量的方向和大小来估计目标的运动速度。可以计算光流向量的平均值或最大值来得到目标的平均运动速度或最大运动速度。
• 根据跟踪结果可以进行进一步的分析和应用，例如目标检测、目标跟踪、动作识别等。 需要注意的是，光流算法的选择和参数设置会对跟踪结果产生影响，因此在实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。

常用的数据处理技术

为了提升识别效率和准确性，一些数据预处理和特征工程方法也被广泛使用：

关键帧选择‌：通过分析视频的显著性或光流信息，选择最具代表性的关键帧进行处理，以提高计算效率。‌

动作模板与图像序列匹配：通过提取每一帧或视频片段中的关键特征，再与预定义的动作模板进行匹配，进行动作识别。

骨架表示法（Pose Estimation）：通过姿态估计技术获取视频中人体的关节点坐标（骨架信息），然后将这些关节点的时空信息输入到深度学习模型中进行动作分类。该方法在遮挡、场景复杂时表现更稳定，适用于健身、体育、医疗康复等应用场景。

动作识别中的挑战

动作的复杂性：不同动作可能具有相似的姿态或轨迹，使得区分难度增加，特别是在动作具有较多细节变化时（如复杂体育动作）。

背景与遮挡：复杂的背景和人体遮挡会干扰模型对动作的识别，需要利用先进的视觉模型或姿态估计技术进行处理。

时序依赖问题：长时间视频中的动作识别需要模型能够捕捉长期时间依赖，特别是对于连续动作或交错动作的识别。

常用数据集

在算法研究和评估中，以下几个公开数据集被广泛使用：

UCF-101‌：包含101类动作的视频数据集，是动作识别领域的经典基准之一。‌

‌HMDB-51‌：包含51类动作，视频场景多样，具有较高挑战性。‌

‌Kinetics‌：包含400类以上动作的大规模数据集，广泛用于深度学习模型的训练和评估。‌

‌NTU RGB+D‌：包含RGB图像、深度图像和人体骨架数据，常用于动作识别和姿态估计的研究。‌

这些算法各有特点，实际应用中常根据具体场景（如实时性要求、动作复杂度、环境条件等）选择合适的模型或进行组合。

Python代码示例

将使用UCF101数据集，该数据集包含101个不同的动作类别的视频片段。这里我们仅演示数据的加载和模型训练过程，实际使用中还需要进行更多的数据预处理、模型优化等。

参考链接：https://blog.csdn.net/kankan_s/article/details/132007535

首先，确保已经安装了以下库：

pip install tensorflow
pip install numpy
pip install opencv-python

然后，来实现动作识别的Python示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv3D, MaxPooling3D, Flatten, Dense
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
import numpy as np
import os
import cv2

# 定义UCF101数据集的路径和类别数量
data_dir = 'path_to_ucf101_data'
num_classes = 101

# 定义数据预处理函数
def preprocess_data(data_dir):
    # TODO: 实现数据预处理，读取视频片段并进行适当的处理（如调整大小、归一化等）
    pass

# 加载数据集
X_train, y_train, X_test, y_test = preprocess_data(data_dir)

# 将数据转换为3D张量
X_train = X_train.reshape(-1, 16, 112, 112, 3)  # 假设视频片段为16帧，大小为112x112，3通道
X_test = X_test.reshape(-1, 16, 112, 112, 3)

# 创建CNN模型
model = Sequential([
    Conv3D(16, kernel_size=(3, 3, 3), activation='relu', input_shape=(16, 112, 112, 3)),
    MaxPooling3D(pool_size=(2, 2, 2)),
    Conv3D(32, kernel_size=(3, 3, 3), activation='relu'),
    MaxPooling3D(pool_size=(2, 2, 2)),
    Flatten(),
    Dense(64, activation='relu'),
    Dense(num_classes, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer=Adam(), loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_data=(X_test, y_test))