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基于深度学习的行为识别研究的国内外文献综述

人类活动是由复杂的运动序列组成的，准确的捕捉时间动态特征是行为识别研究成功的基础。在以往传统的行为识别研究方法中，对于特征提取的工作需要人工进行，因此研究人员需要具备某一领域的相关专业知识，对于数据的特性以及处理方法需要足够的了解，通常依据数据的统计学特性提取数据的时域和频域特征，然后通过特征工程对提取的特征进行简约处理REF_Ref6419397\r\h[18]。这样的特征提取过程比较繁琐，占用大量的时间和精力，并且最终的识别效果与提取的特征相关性比较大。随着近些年深度学习技术的快速发展，在各个领域得到了广泛应用。