深度学习驱动的人体行为识别：CNN/LSTM与稀疏下采样策略

本文探讨了一种基于深度学习的人体行为识别方法，具体采用了卷积神经网络(CNN)、长短时记忆网络(LSTM)和多层感知器(MLP)的组合。作者是陈煜平和邱卫根，他们来自广东工业大学计算机学院，位于中国广州。研究的目标是提升在复杂视觉数据中的动作识别性能。 该方法首先通过CNN捕捉视频的空间特征，利用其在图像处理中的强大能力来理解视频帧之间的模式和结构。CNN特别适合处理空间相关的任务，如对象检测和特征提取，这在人体行为识别中至关重要，因为动作往往依赖于身体部位和运动轨迹。 其次，LSTM被引入以提取视频的时间信息。LSTM是一种递归神经网络，能够处理序列数据并捕捉长期依赖关系，这对于处理动作视频中的动态变化和时间序列至关重要。它有助于理解动作的连续性和演变过程。 为了进一步提高模型的效率和训练速度，研究人员采用稀疏下采样的预处理技术。这种技术通过对视频剪辑进行有选择地采样，减少了不必要的数据点，降低了模型的计算负担，同时保持了关键信息的完整性。这有助于减少过拟合的风险，并使模型在有限的计算资源下更快地收敛。 在实验阶段，该模型在UCF-101数据集上表现出色，这是一个广泛使用的大型人体行为识别基准，包含各种复杂和多样化的动作。相比于该领域的其他算法，该模型展现出优越的识别准确性和性能。 文章的关键字包括人体行为识别、卷积神经网络、长短期记忆网络、多层感知器和稀疏下采样，这些词汇反映了论文的核心研究内容和技术路线。该研究的贡献在于提供了一种有效的方法，将深度学习技术应用于实际场景中，为计算机视觉和行为分析领域带来了新的可能性。 这篇论文在深度学习框架下探索了如何结合CNN、LSTM和MLP进行人体行为识别，通过稀疏下采样的优化策略提升了模型的效率，从而在UCF-101数据集上实现了显著的识别性能。这一成果对于推动计算机视觉技术在行为分析、视频监控和人机交互等领域的发展具有重要意义。