基于深度学习的人体动作视频识别：综述
计算机视觉与模式识别
2022-08-09 v1
摘要
人体动作识别是计算机视觉中的一个重要应用领域。其主要目标是利用传感器获取的先前未见过的数据序列，准确描述人体动作及其交互。识别、理解和预测复杂人体动作的能力使得许多重要应用的构建成为可能，例如智能监控系统、人机界面、医疗健康、安全和军事应用。近年来，深度学习受到了计算机视觉界的特别关注。本文综述了利用深度学习技术进行视频分析的动作识别当前最先进水平。我们介绍了用于识别人体动作的最重要的深度学习模型，并对其进行分析以呈现应用于解决真实视频中人体动作识别问题的深度学习算法的当前进展，突出其优点与缺点。基于使用文献中报道的识别准确率的定量分析，我们的研究确定了动作识别中的最先进深度架构，并给出了该领域未来工作的当前趋势与开放问题。
引用
@article{arxiv.2208.03775,
title = {Video-based Human Action Recognition using Deep Learning: A Review},
author = {Hieu H. Pham and Louahdi Khoudour and Alain Crouzil and Pablo Zegers and Sergio A. Velastin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.03775},
year = {2022}
}