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视频中动作识别任务综述
- 作 者:
-
卢修生;
姚鸿勋;
- 作者机构:
-
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院;
- 关键词:
-
视频理解;
动作识别;
深度学习;
行为分析;
- 期刊名称:
- 智能计算机与应用
- 基金项目:
-
图像情感元素计算
视觉语义的Web统计模型及理解深化
- i s s n:
- 2095-2163
- 年卷期:
-
2020 年
03 期
- 页 码:
- 406-411
- 摘 要:
-
随着移动通讯技术的发展,网络上视频数据呈爆炸性增长,对于智能视频分析技术的需求日益增加。随着深度学习技术的应用,视频理解和分析领域近年来得到了快速发展。作为视频分析领域的核心任务,对动作识别的研究不但能够提供更好的视频表达模型,也能够促进其它视频相关任务的进展。在本文中,首先给出了视频中动作识别任务的定义,并区分了短时动作、动作、行为、事件等概念。其次,从传统方法和深度学习方法两方面介绍了动作识别任务的研究进展,其中传统方法又包括了基于全局表示与局部表示的识别方法。最后,介绍了具有代表性的动作识别数据集,并着重阐述了数据集的发展趋势。
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