面向应用驱动的人体动作识别 AI 范式
计算机视觉与模式识别
2022-10-03 v1 人工智能
摘要
计算机视觉中的人体动作识别近年被广泛研究。然而，大多数算法仅考虑特定动作，且计算成本高，不适用于需以低计算成本识别多种动作的实际应用。为满足多样应用场景，本文提出一种由多形态人体检测与相应动作分类两模块组成的统一人体动作识别框架。其中，构建开源数据集以训练区分人体全身、上半身或部分身体的多形态人体检测模型，后续动作分类模型用于识别跌倒、睡觉或值班等动作。若干实验结果表明该统一框架对各类应用场景有效，有望成为人体动作识别的一种新型应用驱动 AI 范式。
引用
@article{arxiv.2209.15271,
title = {Application-Driven AI Paradigm for Human Action Recognition},
author = {Zezhou Chen and Yajie Cui and Kaikai Zhao and Zhaoxiang Liu and Shiguo Lian},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.15271},
year = {2022}
}