RGB-D行為識(shí)別研究進(jìn)展及展望
摘要：行為識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域很重要的一個(gè)研究問題,其在安全監(jiān)控、機(jī)器人設(shè)計(jì)、無人駕駛和智能家庭設(shè)計(jì)等方面都有著非常重要的應(yīng)用.基于傳統(tǒng)RGB視頻的行為識(shí)別方法由于容易受背景、光照等行為無關(guān)因素的影響,導(dǎo)致識(shí)別精度不高.廉價(jià)RGB-D攝像頭出現(xiàn)之后,人們開始從一個(gè)新的途徑解決行為識(shí)別問題.基于RGB-D攝像頭的行為識(shí)別通過聚合RGB、深度和骨架三種模態(tài)的行為數(shù)據(jù),可以融合不同模態(tài)的行為信息,從而可以克服傳統(tǒng)RGB視頻行為識(shí)別的缺陷,也因此成為近幾年的一個(gè)研究熱點(diǎn).本文系統(tǒng)地綜述了RGB-D行為識(shí)別領(lǐng)域的研究進(jìn)展和展望.首先,對近年來RGB-D行為識(shí)別領(lǐng)域中常用的公共數(shù)據(jù)集進(jìn)行簡要的介紹;同時(shí)也系統(tǒng)地介紹了多模態(tài)RGB-D行為識(shí)別研究領(lǐng)域的典型模型和最新進(jìn)展,其中包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolution neural network, CNN)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent neural network, RNN)等深度學(xué)習(xí)技術(shù)在RGB-D行為識(shí)別的應(yīng)用;最后,在三個(gè)公共RGB-D行為數(shù)據(jù)庫上對現(xiàn)有方法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了比較和分析,并對未來的相關(guān)研究進(jìn)行了展望.
注: 保護(hù)知識(shí)產(chǎn)權(quán),如需閱讀全文請聯(lián)系自動(dòng)化學(xué)報(bào)雜志社
相關(guān)推薦
更多算機(jī)科學(xué).jpg)
算機(jī)工程與科學(xué).jpg)
算機(jī)工程與應(yīng)用.jpg)
工程與電子技術(shù).jpg)
算機(jī)集成制造系統(tǒng).jpg)
于我們.jpeg)